对抗性样本可以通过导致机器学习模型误解或错误分类视频内容来扰乱视频搜索系统。这些输入经过有意修改，加入微小且通常难以察觉的扰动，以混淆神经网络。例如，对抗性样本可能会改变视频中的几帧，使模型将“汽车”误标为“自行车”。这直接影响搜索准确性，因为对“汽车教程”的查询可能会返回不相关的结果。此类攻击对于依赖逐帧分析的系统尤其有效，即使关键帧中的微小失真也可能通过整个处理流程传播错误。
这种影响延伸到系统功能和用户体验。视频搜索系统通常使用对象检测、场景分割或音频分析等特征对内容进行索引。对抗性扰动可能会破坏这些特征，导致索引不正确。例如，包含受限内容（如暴力）的视频可能会被修改，以逃避分类器的检测，使其出现在对无害术语的搜索结果中。此外，针对时序模型（如分析运动模式的模型）的对抗性样本可能会欺骗系统忽略关键动作，例如将“跑步”场景错误分类为“步行”。这会降低对搜索结果的信任，并使内容审核工作复杂化。
为了减轻这些风险，开发者可以实施对抗训练等防御措施，通过在扰动样本上训练模型来提高鲁棒性。输入预处理技术，如降噪或帧归一化，也可以减少对抗性扰动的影响。例如，对视频帧应用时域平滑可能会抵消连续帧上的扰动。另一种方法是集成建模，即多个具有不同架构的模型对最终分类进行投票，这使得单个对抗性样本更难欺骗所有模型。定期对搜索结果进行异常审计可以进一步帮助主动识别和应对对抗性攻击。