对抗样本是指通过微小扰动使机器学习模型产生错误预测的恶意输入。检测这类样本是保障AI安全的重要环节，以下是关键方法与建议：
1. 检测技术分类 🔍
基于统计的方法
通过分析输入数据的异常分布（如噪声模式）识别潜在对抗样本基于模型的检测
利用二分类器区分正常样本与对抗样本（如使用干净标签训练检测模型）
了解更多检测模型设计基于物理世界的方法
通过硬件传感器捕捉输入的物理特征（如光照异常）
2. 防御策略建议 🛡️
- 增加输入数据的多样性训练
- 采用鲁棒性更强的模型架构（如ResNet-50）
- 部署动态验证机制（如基于注意力的异常检测）
查看防御技术详解
3. 工具与资源 🛠️
- Adversarial Robustness Toolbox（开源检测框架）
- Fast Gradient Sign Method (FGSM)（经典攻击方法）
- 对抗样本可视化案例
注意：检测技术需结合具体应用场景，建议持续关注AI安全研究动态以获取最新进展。