最近邻攻击是一种新型的安全威胁，它通过精心设计的输入扰动，使得机器学习模型的预测结果偏离真实目标，而指向攻击者指定的最近邻类别。这种攻击手段对于基于深度学习的图像识别系统尤为危险，因为它可以迷惑模型，使其将恶意图像识别为合法目标。例如，通过在停车标志上添加几乎不可见的噪声，攻击者可以使自动驾驶汽车错误地识别为限速标志。这种攻击方法通常难以被人类察觉，但对机器学习模型的影响却是深远的。研究人员正致力于发展新的防御机制，以增强模型的鲁棒性，保护人工智能系统免受此类攻击。