对抗攻击是人工智能领域中的一个重要研究方向，它指的是通过设计特定的输入数据来欺骗机器学习模型，使其做出错误判断。本教程将介绍对抗攻击的基本概念、常见类型以及防御策略。
常见对抗攻击类型
- 在位攻击：在位攻击指的是在模型训练完成后，对输入数据进行微小的修改，使其在模型中的输出发生显著变化。
- 生成对抗攻击：生成对抗网络（GANs）可以生成针对特定模型的对抗样本。
- 迁移攻击：迁移攻击指的是将针对一个模型的对抗样本应用于另一个模型。
防御策略
- 数据增强：通过增加训练数据集的多样性，可以提高模型的鲁棒性。
- 对抗训练：在训练过程中，使用对抗样本来训练模型，使其对对抗攻击更加免疫。
- 模型正则化：使用正则化方法，如Dropout、Batch Normalization等，可以增强模型的泛化能力。
对抗攻击示例
扩展阅读
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