机器学习技术现已被应用于各个领域，如垃圾邮件检测、语音识别、翻译、聊天机器人等，机器学习算法从这些任务的数据中学习，为了带来更好的性能和准确性，这些数据必须具有代表性。再加上机器学习是一个不断发展的领域，因此出现了一些关于安全问题的考虑因素。在训练模型之前，需要对数据集进行数据管理和预处理。
在安全方面，数据使用引入的第一个问题是数据不足。如果用于训练机器学习模型的数据不具有代表性，则该模型可能会出现偏差和预测错误。另一个问题是与工具、技术和流程相关的数据安全问题。在整个数据生命周期中，需要“通过设计”解决安全问题。
对抗训练
攻击机器学习模型的目的是试图愚弄模型。在利用模型中的弱点时，攻击者可以避开应用程序、API或智能系统的主要目标。欺骗模型是通过输入中的微小且难以察觉的干扰来执行的。保护可能涉及使用技术，例如在包含对抗性示例的数据集上训练模型或使用输入清理等防御措施。
通过对对抗性示例进行训练，该模型可以学习识别和防御此类攻击。这涉及收集更多数据或使用过采样或欠采样等技术来确保数据平衡。
比如
代表性：模型在这次训练后是否能很好地处理新数据？
准确性：模型是否使用最新数据进行训练？
完整性：数据是否完整且没有缺失值？
相关性：数据是否与要解决的问题相关？
输入分析和转换
输入转换涉及将输入数据输入模型之前对输入数据进行应用转换，这会使攻击者更难制作有效的对抗性示例，因为转换可能会改变输入，从而使攻击者更难以预测。异常检测涉及识别数据中与正常行为的偏差。这可用于识别潜在的恶意输入。离群值检测涉及识别与其余数据明显不同的数据点。这可用于标记潜在的恶意数据。
总的来说，作为一个快速发展的领域，在使用模型做出重要决策的情况下，安全性尤为重要。机器学习模型更容易受到逆向工程的影响，在逆向工程中，攻击者试图对模型进行逆向工程以了解其工作原理或发现漏洞。由于新系统涉及结合多个模型的预测来做出最终预测，这可能会使攻击者更难欺骗模型。
