对抗样本是机器学习模型中一种精心设计的输入数据，旨在误导模型输出错误结果。这一技术在安全领域尤为重要，尤其针对深度学习模型的鲁棒性挑战。
检测方法概览
输入验证
- 检查输入数据是否符合预期格式（如图像尺寸、像素范围）
- 使用噪声过滤器移除潜在的对抗扰动
📌 示例： 对图像添加高斯噪声后重新运行模型
检测算法
- 基于统计的方法（如检测异常像素分布）
- 利用模型输出的不确定性（如置信度异常低）
- 结合可视化技术定位扰动区域
📎 扩展阅读： 对抗样本检测技术详解
模型加固
- 训练模型对对抗攻击具有更强的免疫能力
- 使用对抗训练（Adversarial Training）提升泛化性
🔍 实验案例： 在对抗样本生成工具中测试防御效果
实际应用
- 图像识别：对抗样本可能改变物体轮廓（如将"猫"识别为"狗"）
- 自然语言处理：微小字符扰动导致语义误解
- 安全防御：检测技术可应用于人脸识别、自动驾驶等场景