深度学习安全挑战：2017年对抗样本攻击与防御综述

对抗样本（一）以综述入门 该篇综述论文《对抗样本：深度学习攻击与防御》发表于2017年，由ArXiv提供，文献链接为<https://arxiv.org/abs/1712.07107>。随着深度学习在诸如安全认证、自动驾驶等领域取得显著成就，其面临的一个严峻问题是对抗样本。对抗样本是指经过特殊设计，能够在不改变其对人类理解的前提下，误导深度神经网络模型的输入样本。 论文首先回顾了深度学习的基础，强调了它在安全领域的重要性，同时也揭示了其对对抗样本的敏感性。对抗样本主要分为两类：一类是针对特定模型的，即针对特定神经网络架构设计的攻击；另一类是通用的，具有可转移性，可以欺骗多种类型的网络模型。 文章详细分析了生成对抗样本的方法，从不同的维度对其进行分类，如添加噪声、梯度导向、基于模型的攻击等，并通过实例展示这些技术在人脸识别、目标检测、语义分割、自然语言处理和恶意软件检测等领域的应用。这些实例突出了对抗样本的现实威胁，尤其是在安全关键场景中可能导致误识别和决策失误。 对抗样本的转移性，即一个对抗样本能有效欺骗多个模型，使得攻击者可以通过黑箱攻击方式实施更为隐蔽的攻击。为了应对这一挑战，论文还探讨了对抗防御策略，包括模型鲁棒性提升、对抗训练、输入预处理等方法，以及如何结合不同的防御策略来提高整体系统的安全性。 在论文结构上，作者先回顾了深度学习的背景和技术，接着详细解释对抗样本的分类和生成方法，然后展示实际应用案例，再转向对抗防御的研究进展，最后讨论了当前的挑战和未来的研究方向。这篇综述为理解对抗样本的本质、评估其威胁以及设计有效的防御机制提供了全面的视角。