深度学习作为一种强大的机器学习技术，在各个领域都得到了广泛应用。然而，随着深度学习的深入发展，其安全问题也逐渐凸显。本页面将介绍深度学习安全领域的研究进展和相关内容。
研究背景
深度学习模型在训练过程中可能会受到各种攻击，如对抗样本攻击、模型窃取、隐私泄露等。这些问题对深度学习技术的应用带来了巨大的挑战。
研究内容
对抗样本攻击：对抗样本是指通过微小扰动输入数据，使得模型输出错误的结果。研究如何防御对抗样本攻击是深度学习安全的重要方向。
模型窃取：随着深度学习模型的广泛应用，模型窃取成为了一个潜在的安全威胁。研究如何保护模型不被窃取，是保障深度学习安全的关键。
隐私保护：深度学习模型在处理敏感数据时，需要考虑用户隐私保护问题。研究如何在保护隐私的前提下进行深度学习，是当前研究的热点。
相关资源
更多关于深度学习安全的研究内容，您可以访问以下链接：
图片展示
深度学习模型示例
对抗样本攻击示例