La clasificación adversarial (CA) es un importante subcampo dentro del cada vez más importante dominio del aprendizaje automático adversarial (AML). Hasta ahora, la mayoría de los enfoques de la CA han seguido un marco teórico de juego clásico. Esto requiere condiciones de conocimiento común poco realistas y no sostenibles en los entornos de seguridad típicos del ámbito del AML. Tras revisar tales enfoques, presentamos perspectivas alternativas sobre la CA basadas en análisis de riesgos adversariales.