AI对抗样本攻击与防御

【对抗样本原理】在输入数据中添加人眼不可见的微小扰动，导致AI模型产生错误分类。【攻击方法】 • FGSM - 快速梯度符号法 • PGD - 投影梯度下降 • C&W - Carlini & Wagner攻击 • DeepFool - 超平面迭代【攻击场景】 • 图像分类绕过 • 人脸识别欺骗 • 自动驾驶误导 • 恶意软件检测绕过【防御技术】 • 对抗训练 • 输入预处理 • 防御蒸馏 • 对抗检测【工具框架】 • Foolbox - 对抗攻击库 • ART - IBM对抗鲁棒性工具箱 • CleverHans - 对抗样本库【安全建议】 • 模型鲁棒性测试 • 输入验证和过滤 • 多模型集成 • 持续监控更新