Victim Model（受害模型）
一、定义
在对抗攻击、恶意软件分析、隐私侵犯等安全相关场景以及模型评估等领域，“Victim Model”指的是受到攻击、干扰、误导或者作为被研究对象以评估其脆弱性的机器学习模型、统计模型或系统模型。这个模型通常是攻击者的目标，攻击者通过各种手段（如对抗攻击、模型窃取等）试图使它产生错误的输出、泄露敏感信息或者破坏其正常的功能。
二、在不同场景中的含义和应用
（一）对抗攻击场景
- 攻击目标
- 在对抗攻击（如生成对抗网络中的对抗样本攻击、对抗性机器学习攻击）中，Victim Model是攻击者试图欺骗的对象。攻击者利用模型的输入空间，通过添加精心设计的微小扰动（例如，在图像分类模型的输入图像上添加几乎不可察觉的噪声），使Victim Model输出错误的分类结果。例如，对于一个人脸识别的Victim Model，攻击者可能通过修改一张人脸图像的像素，让模型将一个人错误地识别为另一个人。
- 模型脆弱性评估
- 研究人员使用对抗攻击来评估Victim Model的鲁棒性。通过观察模型在面对不同类型和强度的对抗攻击时的性能变化，如准确率下降的程度、误分类的模式等，来衡量模型的脆弱性。例如，一个图像分类Victim Model在受到快速梯度符号法（FGSM）攻击时，如果准确率从90%下降到30%，则表明该模型对这种类型的对抗攻击比较敏感，鲁棒性较差。
（二）恶意软件分析场景
- 感染与控制目标
- 在恶意软件攻击中，Victim Model可能代表被恶意软件感染的软件系统或设备模型。恶意软件试图控制或篡改Victim Model所代表的系统的行为，例如，通过修改系统的参数、窃取数据或者干扰正常的运行流程。例如，一个企业资源规划（ERP）系统的模型可以是恶意软件攻击的Victim Model，恶意软件可能会篡改其中的财务数据或者破坏库存管理功能。
- 防御机制测试
- 安全研究人员可以利用被恶意软件攻击的Victim Model来测试和改进防御机制。例如，通过在模拟的Victim Model上释放不同类型的恶意软件，评估防病毒软件、入侵检测系统等安全工具的有效性。如果一个Victim Model在安装了某种新型的防病毒软件后，仍然频繁被恶意软件攻击成功，这就表明该安全工具可能需要进一步改进。
（三）隐私侵犯场景
- 隐私泄露风险主体
- 当研究模型的隐私问题时，Victim Model可能包含敏感信息（如用户的个人数据、医疗记录、金融交易数据等）。攻击者可能会尝试通过模型反演、成员推理攻击等手段从Victim Model中获取这些敏感信息。例如，在一个医疗诊断模型（Victim Model）中，攻击者可能会利用模型输出的诊断结果和其他信息，反推患者的具体病情细节，从而侵犯患者的隐私。
- 隐私保护策略验证
- 可以通过在Victim Model上应用不同的隐私保护技术（如差分隐私、同态加密等），并观察隐私泄露的情况来验证这些策略的有效性。例如，在一个基于机器学习的位置预测Victim Model上，使用差分隐私技术对输入数据进行处理，然后评估攻击者通过模型获取用户精确位置信息的难度，以此来验证隐私保护技术是否能够有效降低隐私泄露风险。
（四）模型评估和比较场景
- 基准模型
- 在模型评估和比较中，Victim Model可以作为一个基准模型。其他新开发的模型或者改进后的模型可以与之进行比较，以展示性能的提升或者不足。例如，在自然语言处理领域，一个现有的文本分类Victim Model的准确率为70%，新开发的模型可以在相同的数据集和任务上进行测试，如果新模型的准确率达到80%，则表明在性能上有所超越。
- 模型泛化能力测试
- 利用不同的数据集或者数据分布来测试Victim Model的泛化能力。例如，将Victim Model在一个特定领域（如学术文献分类）训练得到的模型应用到其他领域（如新闻文章分类），观察其性能变化，从而评估模型的泛化能力。如果模型在新领域的性能大幅下降，这可能表明模型的泛化能力有限，需要进一步改进或者调整。