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| 基于深度学习的对抗样本生成技术研究综述 | |
| 作者姓名： | 王晓萌 陈鸿龙 张安庆 李隽健 石乐义 |
| 摘 要： | 随着深度学习技术在各个领域的广泛应用,其安全问题得到越来越多的关注.近年来,对抗样本成为深度学习安全领域的热点问题之一.对抗样本具有高隐蔽性,可通过欺骗深度神经网络导致模型输出错误预测结果,对深度学习系统的可靠性和安全性提出挑战.因此,研究对抗样本不仅能发现模型的脆弱性,还能为防御策略的提出和模型鲁棒性的增强提供思路.... |
| 关 键 词： | 人工智能 深度学习 对抗样本生成 特定目标攻击 无特定目标攻击 |