No contexto da segurança de sistemas de Inteligência Artificial, diversas técnicas de ataque e defesa foram desenvolvidas para lidar com vulnerabilidades específicas de modelos de Machine Learning.
Relacione os tipos de ataques e técnicas de segurança em IA apresentados a seguir, às suas respectivas características.

1. Adversarial Evasion Attack 2. Model Poisoning Attack 3. Model Extraction Attack 4. Adversarial Training

( ) Técnica defensiva que consiste em treinar o modelo utilizando exemplos adversariais junto com dados legítimos para aumentar a robustez do sistema contra perturbações maliciosas.

( ) Ataque realizado durante a fase de inferência, no qual entradas são sutilmente modificadas para induzir o modelo a classificações incorretas, mantendo-se imperceptíveis ao usuário humano.

( ) Ataque executado na fase de treinamento, no qual dados maliciosos são injetados no conjunto de dados de treinamento para comprometer o comportamento do modelo resultante.

( ) Ataque que visa replicar a funcionalidade de um modelo proprietário através de consultas sistemáticas, permitindo ao atacante obter uma cópia funcional sem acesso direto aos parâmetros originais.


Assinale a opção que indica a relação correta, segundo a ordem apresentada.