本文研究的是生产环境中的恶意软件检测系统在面对可迁移对抗性攻击时的鲁棒性。随着深度学习模型被广泛集成到大型生产系统中，其个体缺陷可能被利用，进而引发系统层面的安全漏洞。作者以 Gmail 的恶意软件检测流水线为案例，该流水线依赖一个名为 Magika 的机器学习模型来识别文件类型，并据此将潜在恶意软件路由至不同的专用检测器以提升准确率和性能。Magika 已开源，使得攻击者可以针对其构造对抗样本：通过仅修改恶意软件样本中的 13 个字节，作者在 90% 的情况下成功欺骗 Magika，导致恶意软件被错误路由至不匹配的检测器，从而绕过 Gmail 的检测机制。随后，作者提出了相应的防御策略，使得在防御后的生产模型中，即使是资源充足的攻击者也需要 50 字节才能达到仅 20% 的攻击成功率。该防御已与 Google 工程师合作部署至 Gmail 分类器的生产环境中。本文的核心贡献包括：揭示生产系统中 ML 组件的脆弱性传导机制、提出具体可操作的对抗样本构造方法（但摘要未提供技术细节）、设计并部署了有效的缓解措施。适合安全研究员、ML 系统开发者以及关注对抗鲁棒性的安全工程师阅读。