機器學習安全

速報

釣魚郵件偵測模型在對抗攻擊下準確率暴跌，研究揭示乾淨資料測試的盲點

釣魚郵件是持續存在的網路安全威脅，機器學習分類器廣泛用於偵測。一項研究比較 TF-IDF 邏輯迴歸與 DistilBERT 模型，兩者在乾淨資料上準確率超過 98%，但在對抗攻擊下分別跌至 64.00% 與 63.64%。結果顯示乾淨資料準確率無法預測對抗穩健性。