对抗样本的攻防算法研究

摘要：

深度学习技术的深入发展推动了人工智能的崛起.但在深度学习中,对抗样本的存在为人工智能技术带来了极大的安全隐患,制约了深度学习和人工智能的发展与普及.文章主要介绍了对抗样本的概念,阐述了对抗样本的线性解释.之后,分析了几种经典的对抗攻击算法和对抗防御算法.在此基础上,文章根据研究进展分析了经典方法的有效性并提出了未来研究的挑战.

关键词：对抗样本;深度学习;神经网络;鲁棒性

所属期刊栏目：18

资助基金：海南省自然科学基金620QN286

在线出版日期：2022-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：126-129