随着人工智能技术的快速发展，对抗样本攻击成为了一个日益严重的问题。本文将介绍一些常见的对抗性防御技术，帮助您更好地理解和应对这些攻击。
常见对抗性攻击类型
- 图像对抗攻击：通过在图像中添加微小的扰动，使模型对图像的识别产生错误。
- 文本对抗攻击：通过在文本中添加微小的修改，使模型对文本的理解产生偏差。
- 音频对抗攻击：通过在音频中添加微小的噪声，使模型对音频的识别产生错误。
对抗性防御技术
- 数据增强：通过对训练数据进行增强，提高模型的鲁棒性。
- 对抗训练：在训练过程中，加入对抗样本，使模型能够更好地应对对抗攻击。
- 模型正则化：通过限制模型的复杂度，降低模型对对抗样本的敏感性。
- 输入验证：对输入数据进行严格的验证，防止恶意输入。
对抗样本示例
扩展阅读
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希望本文能帮助您更好地了解对抗性防御技术。