深度学习中毒攻击与防御：一次全面综述

"这篇综述文章探讨了深度学习模型中的中毒攻击及其防御策略，由陈晋音、邹健飞、苏蒙蒙和张龙源共同撰写，并得到了浙江省自然科学基金和宁波市‘科技创新2025’重大专项的支持。文章强调了在深度学习广泛应用的安全领域中，模型安全的重要性，特别是区分了中毒攻击和对抗攻击两种不同类型的攻击手段，并对中毒攻击的现状、潜在威胁以及防御技术进行了全面的分析和总结。" 深度学习模型在当前的科技发展中扮演着至关重要的角色，尤其是在自动驾驶、门禁安检和人脸支付等高安全性需求的领域。然而，随着其应用的广泛性，模型的安全性问题也日益凸显。深度学习模型的攻击可以分为两大类：中毒攻击和对抗攻击。中毒攻击是在模型训练过程中引入恶意数据，导致模型在训练完成后出现错误的行为或预测，而对抗攻击则是在模型测试阶段通过特定的输入来误导模型。 中毒攻击通常通过在训练数据集中注入少量的恶意样本来实现，这些样本可能会改变模型的学习方向，使其偏离预期的性能。这种攻击方式可能在数据收集、预处理或数据标注阶段发生，甚至在分布式学习环境中，通过多个参与节点的协作进行。由于中毒攻击发生在训练阶段，它们可能导致模型的长期危害，且在攻击发生后不易检测。 为了应对这种威胁，研究人员已经提出了一系列防御策略。这些防御措施包括但不限于数据清洗，通过检测和去除异常或不一致的数据点来防止恶意样本的干扰；增强数据多样性，增加训练集的复杂性，使得模型更能抵抗针对性的攻击；以及使用鲁棒的优化算法，减少模型对异常训练样本的敏感性。此外，还有一些基于验证的方法，如在训练过程中使用独立的验证集来监控模型性能的变化，及时发现异常行为。 未来的中毒攻击研究将可能涉及更复杂的攻击场景，如联合学习中的跨域攻击，以及如何设计更智能的防御机制，例如利用半监督学习或无监督学习来识别和排除潜在的恶意样本。同时，对于模型的可解释性和透明度的提升也将有助于理解和预防中毒攻击，确保深度学习模型在关键领域的安全可靠使用。 关键词: 深度学习、中毒攻击、人工智能安全。