递归对抗性训练：增强深度学习模型的鲁棒性

"本文主要探讨了深度学习中的对抗性训练模型，强调了对抗性训练对于增强深度神经网络（DNN）鲁棒性的重要性。作者提出了一种新的递归和随机生成器，用于创建多样化的对抗性示例，以更全面地暴露DNN的脆弱性。在MNIST和CIFAR-10数据集上的实验结果显示，采用该方法进行对抗训练的分类器在多种白盒和黑盒攻击下表现出更高的鲁棒性。" 深度学习在图像识别、语音识别和强化学习等领域取得了显著成就，但同时也暴露出了对恶意攻击的敏感性。Szegedy等人首次揭示了DNN模型可以被微小且难以察觉的扰动误导，导致错误预测。这类扰动不仅普遍存在于不同应用中，而且可以跨模型转移，成为深度学习安全的一大挑战。 为了解决这个问题，研究人员提出了一系列防御策略，其中对抗性训练是最有效的手段之一。这种方法通过同时使用原始无损数据和人为制造的对抗性样本来训练模型，使得模型能够在遭受攻击时保持稳定。在对抗性训练中，模型和攻击者之间形成一种博弈关系，模型通过学习适应各种攻击来提高自身的鲁棒性。 传统的对抗性数据生成方法通常基于一阶梯度优化，通过调整输入数据的小幅度变化来生成对抗性样本。然而，这种确定性方法可能无法充分揭示模型的全部弱点。本文提出的创新之处在于设计了一个递归和随机的生成器，它可以产生更多元和强大的扰动，从而更好地模拟实际中可能遇到的各种攻击情况。 实验结果证明，使用该生成器进行对抗训练的分类器在多种攻击场景下展现出优于传统方法的鲁棒性，这包括白盒攻击（攻击者完全了解模型参数）和黑盒攻击（攻击者对模型内部信息知之甚少）。这一进步对于提升深度学习模型的安全性具有重要意义，为未来在实际应用中抵御潜在的对抗性攻击提供了新的思路和工具。