对抗性攻击下的卷积神经网络防御策略

# 1. 引言

## 1.1 背景介绍

在当今数字化时代，卷积神经网络被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。然而，随着卷积神经网络的应用越来越广泛，对抗性攻击也越来越成为一个严重的安全威胁。对抗性攻击是指通过特定的方式对输入样本进行干扰，以欺骗卷积神经网络输出错误的结果。这种攻击方式可能导致系统在识别图像、分辨语音等任务中出现严重错误，对系统的可靠性和安全性造成威胁。

## 1.2 研究意义

研究对抗性攻击和防御方法对于保护卷积神经网络的安全性具有重要意义。首先，了解对抗性攻击的基本原理和方法有助于我们更好地理解卷积神经网络的漏洞，从而改进网络架构和算法。其次，发展有效的防御策略可以提高卷积神经网络的抵抗能力，减少攻击所造成的损失。最后，研究对抗性攻击和防御方法也可以为其他领域的安全研究提供借鉴和启示。

综上所述，研究对抗性攻击和防御方法对于保障卷积神经网络的安全性和可靠性具有重要的理论和实践意义。本文将介绍对抗性攻击的基本原理、卷积神经网络防御策略的概述，并详细探讨基于对抗训练和基于防御器的防御方法，以期为网络安全研究提供参考和指导。
## 2. 对抗性攻击的基本原理

### 2.1 对抗性攻击的定义

对抗性攻击是指故意设计和生成特定的样本，以使得机器学习模型产生错误的输出结果。攻击者可以通过微小的、人眼难以察觉的改动来改变输入数据，从而干扰模型的预测。对抗性攻击广泛存在于图片分类、语音识别等领域。

### 2.2 攻击者的目标和方法

攻击者的目标是使得模型产生错误的预测结果，从而误导系统的判断。攻击者通常采用以下几种方法来实施对抗性攻击：

- **扰动攻击（Perturbation Attack）**：通过在原始输入中添加微小的扰动来欺骗模型。常见的扰动攻击方法包括FGSM (Fast Gradient Sign Method)和PGD (Projected Gradient Descent)等。
- **欺骗性样本攻击（Adversarial Examples Attack）**：人为地制造出样本，使其被模型误判。欺骗性样本攻击可以分为无目标攻击和有目标攻击两种。
- **模型逃避攻击（Model Evasion Attack）**：通过修改样本使得模型无法对其进行准确的预测。攻击者可以利用模型的薄弱点和盲区，生成难以识别的样本。

### 2.3 攻击对卷积神经网络的影响

对抗性攻