“Black-box setting” 是一个术语，通常用于描述在机器学习、计算机安全和其他技术领域中的一种情况或设置。
定义和解释：
在技术和研究上，“black-box setting” 指的是对一个系统或模型的操作者来说，该系统或模型的内部工作机制是未知或不透明的。具体来说，这意味着操作者只能通过输入和输出的交互来观察系统的行为，而不能直接访问或了解系统的内部结构、算法或参数。
特点和应用：
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无法访问内部信息：在黑盒设置中，用户或攻击者只能通过输入和观察输出来理解系统的行为，而无法直接查看内部的数据处理或决策过程。
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安全评估：在安全领域，黑盒设置用于评估系统对于未经授权访问的防御能力。攻击者试图利用系统的响应和输出来推断其内部结构或实施攻击。
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适用于云服务和第三方模型：在使用云服务或外部提供的模型时，黑盒设置常见。用户只能通过向服务发送请求并接收响应来与系统交互，而无法查看或修改系统的实现细节。
示例：
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黑盒攻击（Black-box attacks）：攻击者尝试利用系统的输出来推断其内部工作方式或进行攻击，而无需了解其具体实现细节。
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黑盒测试（Black-box testing）：在软件工程中，黑盒测试是一种测试方法，只关注系统的输入和输出，而不考虑其内部结构。
总之，“black-box setting” 描述了对于系统内部机制和实现细节不透明的情况，这种设置在安全评估和测试中具有重要意义，同时也适用于许多现代技术和服务的使用场景。
