想象一下，我们日常生活中越来越依赖的智能系统，突然间变得“糊涂”了，甚至做出一些匪夷所思的决策。这并非危言耸听，数据投毒攻击，一个听起来有些科幻色彩的名词，其实离我们并不遥远。它悄然渗透，目的就是破坏机器学习模型的基石——训练数据。

AI模型，在海量数据喂养下日益成熟，但与此同时，数据本身的安全正面临着前所未有的挑战。我们不得不承认，数据投毒攻击并非遥远的科幻场景，而是一个实实在在、甚至可以说悄无声息的威胁。这种攻击，简而言之，就是恶意地污染训练数据，目的是悄然操控模型的行为，让它在不经意间做出错误的判断，或者在特定情况下表现出我们不希望看到的偏见。其影响范围极广，从金融欺诈识别到自动驾驶决策，无不笼罩在其阴影之下。