2023年最新入门级对抗样本和攻击防御资源

简介：
本资源汇总2023年最新的入门级对抗样本及防御策略，旨在帮助初学者理解和防范AI系统的安全威胁。 2023年最新入门对抗样本、对抗攻击与防御的最佳教程提供了详细的代码示例及其解释，适合从初学者到精通各个阶段的学习者使用。该教程旨在帮助理解机器学习系统面临的挑战之一：对抗样本。 对抗样本的存在揭示了模型对某些特征的过度依赖，这些特征在受到干扰时可能导致误分类和潜在危险的结果。简单来说，对抗样本是指通过微小但不可察觉的变化来误导机器学习系统的输入数据，使原本正确分类的数据被错误地归类为其他类别。 敌手可以利用这种技术进行恶意操作，例如让自动驾驶汽车偏离正常路线、破坏目标检测系统或绕过人脸识别的安全措施。在处理涉及人身安全的任务时，对抗样本的潜在风险尤其令人担忧。