数据投毒攻击深度实战：从标签翻转、干净标签投毒到触发式后门与供应链投毒的攻防工程
数据投毒（Data Poisoning）是机器学习系统面临的一类根本性供给链威胁：攻击者在模型训练之前或训练过程中，向训练集注入精心构造的恶意样本，使最终模型在干净数据上表现正常、却在攻击者指定的输入上失效或按攻击者意图决策。与对抗样本（推理时扰动）、成员推断（隐私窃取）不同，投毒攻击的破坏发生在"信任边界的更上游"——它污染的是模型赖以学习的事实本身。本文从第一性原理出发，系统拆解标签翻转、特征…
