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| 需求简要说明及主要技术参数 |
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攻击者可以通过给良性样本添加特定噪声而轻易地欺骗DL模型，并且通常不会被人发现。攻击者利用人的视觉/听觉无法感知的扰动，足以使正常训练的模型输出置信度很高的错误预测，研究者将这种现象叫做对抗攻击，我们需要对抗攻击和防御研究技术的相应对策。
对抗攻击的研究趋势主要包括两个方向。第一个是设计更有效、更强大的攻击用来评估新兴的防御系统；第二个是实现物理世界中的对抗攻击。Kurakin首先通过使用模型梯度相对于输入的期望值并加上环境因素引起的随机噪声来实现物理世界中的对抗攻击。Ekholt等进一步考虑了掩膜和制造误差，从而实现了交通标志的对抗性扰动。最近Cao等成功生成的对抗目标可以用来欺骗基于激光雷达的检测系统，这些都验证了物理对抗样本的存在。在防御方面，由于大多数启发式防御都无法防御自适应白盒攻击，因此研究者开始关注可证明的防御，这种防御是指无论攻击者采用哪种攻击方式，可证明防御都可以在一定程度下保证防御的性能。但是到目前为止，可扩展性是目前大多数可证明防御所普遍具有的问题。与攻击相比，防御系统的发展面临着更多的挑战。这主要是因为一次攻击只能针对一类防御，所以防御机理急需被证明，这样某种防御在某些情况下对所有可能的攻击才能都是有效。
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