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• Esta temporada, el equipo alemán sumó pleno de puntos en un grupo en el que también estaban Benfica, Barcelona y Dínamo de Kiev, marcando 22 goles (máximo en esta fase de grupos, tres menos que el récord de la competición del Paris y dos menos de la mejor marca del Bayern) y encajando sólo tres, mejor marca igualado con el Real Madrid. Los primeros equipos de Múnich se dividían en dos categorías: por un lado, las secciones de fútbol de los grandes Turnvereine, clubes polideportivos centrados en la gimnasia, entre los que se encontraba el TSV 1860; por otro lado, un gran número de nuevos clubes centrados exclusivamente en el fútbol, como el FC Bayern. Las reglas de agregación sólida no siempre funcionan, especialmente cuando los datos de los participantes tienen una distribución no-IID. Actualmente, las principales soluciones para que los algoritmos de aprendizaje (distribuido) sean resistentes a una minoría de participantes malintencionados (es decir, bizantinos) se basan en reglas agregación de gradientes sólidos. A medida que se amplía el aprendizaje automático, camiseta liverpool este suele depender de múltiples máquinas de computación. Sin embargo, en el contexto de participantes honestos heterogéneos, como usuarios con diferentes hábitos de consumo para los algoritmos de recomendación o estilos de escritura para modelos de lenguaje, existen teoremas de imposibilidad demostrables sobre lo que cualquier algoritmo de aprendizaje sólido puede garantizar.

Con la aparición del aprendizaje por transferencia y la accesibilidad pública de muchos modelos de aprendizaje automático de última generación, las empresas tecnológicas se ven cada vez más atraídas a crear modelos basados en modelos públicos, lo que proporciona a los atacantes información de libre acceso sobre la estructura y el tipo de modelo utilizado. En casos extremos, la extracción de modelos puede conducir al robo de modelos, que corresponde a la extracción de una cantidad suficiente de datos del modelo para permitir la reconstrucción completa del mismo. Se demostró que la imagen de un perro retocada por una máquina parecía un gato tanto para los ordenadores como para los humanos. Por otra parte, si la formación se realiza en una sola máquina, el modelo es muy vulnerable a un fallo de la máquina o a un ataque a la máquina; la máquina es un punto único de fallo. En este caso, el ejemplo antagónico se genera utilizando un modelo creado desde cero o sin utilizar ningún modelo (excluyendo la posibilidad de consultar el modelo original). En cualquier caso, el objetivo de estos ataques es crear ejemplos antagónicos que puedan transferirse al modelo de caja negra en cuestión.

McAfee atacó y engañó al antiguo sistema Mobileye de Tesla para que condujera a 80 km/h por encima del límite de velocidad con solo añadir una tira de cinco centímetros de cinta negra a una señal de límite de velocidad. Se han descubierto métodos para alterar la apariencia de una señal de alto de forma que un vehículo autónomo la clasifique como una señal de fusión de tráfico o de límite de velocidad. Rangnick consiguió que el club se adaptase bien a la 2. Bundesliga y el SSV Ulm 1846 luchó fuerte por conseguir la promoción. De Guzmán comenzó su carrera juvenil en Scarborough Club de Fútbol del Norte de Canadá. Corley comenzó su carrera en el SV Fortuna Regensburg y en los equipos juveniles del 1. F. C. Núremberg y el SC Feucht. Esta taxonomía se ha ampliado en un modelo de amenaza más completo que permite suposiciones explícitas sobre el objetivo del atacante, el conocimiento del sistema atacado, la capacidad de manipular los datos de entrada/componentes del sistema y sobre la estrategia de ataque. Como ataque de caja negra basado en puntuaciones, este enfoque antagónico es capaz de consultar las distribuciones de probabilidad entre las clases de salida del modelo, pero no tiene ningún otro acceso al modelo en sí.

Los ataques de evasión pueden dividirse generalmente en dos categorías principales: ataques de caja negra y ataques de caja blanca. El Ataque Cuadrado (en inglés, Square Attack) se introdujo en 2020 como un ataque antagónico de evasión de caja negra basado en la consulta de puntuaciones de clasificación sin necesidad de información de gradiente. El envenenamiento de datos (en inglés, data poisoning) consiste en contaminar el conjunto de datos de formación con datos diseñados para aumentar los errores en la salida. El envenenamiento de datos es la principal fuente de preocupación con respecto a usos industriales. Los datos maliciosos suministrados durante la formación pueden hacer que los datos legítimos sean rechazados después de la formación . Lo preocupante es que a veces esto se puede conseguir incluso sin conocer los parámetros de un modelo objetivo o sin tener acceso a ellos, lo que plantea problemas de seguridad para los modelos formados con datos confidenciales, incluidos, entre otros, los historiales médicos y/o la información de identificación personal. Los ataques de caja negra en el aprendizaje automático antagónico presuponen que el atacante sólo puede obtener resultados de las entradas proporcionadas y no tiene conocimiento de la estructura o los parámetros del modelo.