统计学

本文深入探讨了去中心化金融(DeFi)中预言机的潜在漏洞，重点分析了Switchboard预言机价格源中存在的两个关键问题：错误地将标准差应用于中位数，以及对价格分布做出无效的假设。通过详细的案例分析，揭示了这些统计上的不一致性如何被攻击者利用，从而操纵价格边界、导致拒绝服务攻击等问题。最后，文章提出了替代方案，如使用最小和最大价格、中位数绝对偏差(MAD)等方法来提高预言机系统的安全性和可靠性。

本文是“AI模型安全”系列文章的延续，深入探讨了AI系统的数学基础，包括线性代数、微积分、概率论和统计学等关键组成部分。文章详细分析了这些数学组件在AI中的应用、局限性和潜在的安全风险，例如对抗性攻击、数据中毒、模型反演等，旨在帮助读者理解AI系统的底层原理，并为AI安全评估提供理论基础。