Universal Adversarial Attack即通用对抗攻击，是一种针对机器学习模型的攻击方式，以下是相关介绍：

攻击原理

通过精心构造通用的对抗扰动或触发器，使模型对输入数据产生错误分类或预测，其利用了模型在训练和决策过程中的漏洞和局限性，即使对不同的输入数据或不同结构的模型，也能导致错误结果.

攻击方法

• 生成通用对抗扰动：通过优化算法找到一个对大多数输入数据都有效的固定扰动，将此扰动添加到正常输入数据中，就能误导模型做出错误分类，如在图像领域，可找到适用于多种图像的通用扰动，使模型将原本正确分类的图像误判.
• 设计通用对抗触发器：构造特定的输入模式或触发器，当输入数据包含此触发器时，模型会做出错误预测。在后门攻击中，攻击者通过在训练数据中注入带有触发器的样本，使模型学习到与触发器相关的错误关联，从而在后续含有该触发器的输入数据上产生错误分类.

特点及影响

• 普遍性：可攻击多种不同架构和训练数据的模型，不局限于特定模型结构或数据集，增加了攻击的适用范围和潜在威胁.
• 隐蔽性：生成的对抗扰动或触发器通常较为微小或隐蔽，不易被人类察觉，但能对模型产生显著影响，如对图像的微小修改或在音频中添加难以察觉的噪声，却能使模型误判.
• 风险性：在人脸识别系统中，攻击者可利用通用对抗攻击使系统误认人员身份；在自动驾驶场景下，攻击交通标志识别模型，导致车辆对交通标志的错误理解，引发交通事故.

防御措施

包括对抗训练，即让模型在训练过程中接触对抗样本以增强鲁棒性；输入预处理，如归一化、添加噪声等操作去除或削弱对抗扰动的影响；修改模型架构，如添加正则化项、使用集成模型等方式降低通用对抗攻击对模型预测的影响.