金融交易數據的特點主要體現在其事件序列的非均勻性和多維性。與傳統的時間序列數據相比，金融交易數據的事件之間的時間間隔不一致，這使得模型在處理這類數據時需要考慮時間的動態變化。此外，金融交易數據的每個事件通常包含多個特徵，例如商戶類別代碼（MCC）、交易金額和時間等，這些特徵的多樣性和複雜性使得模型在學習時需要更高的靈活性和適應性。
這些特點對設計有效的攻擊和防禦方法有著深遠的影響。首先，攻擊者需要針對這些特徵的多樣性設計針對性的對抗性攻擊，這可能涉及到對特定特徵的微小改動，以顯著影響模型的預測結果。其次，防禦方法必須考慮到金融交易數據的特殊性，例如設計能夠識別可疑交易的過濾器，或是使用更為穩健的模型（如梯度提升模型）來提高對抗性。總之，金融交易數據的獨特性要求在攻擊和防禦策略的設計上採取更為精細和針對性的措施。