AI对抗样本攻击与防御

【对抗样本原理】

在输入数据中添加人眼不可见的微小扰动，导致AI模型产生错误分类。

【攻击方法】

• FGSM - 快速梯度符号法
• PGD - 投影梯度下降
• C&W - Carlini & Wagner攻击
• DeepFool - 超平面迭代

【攻击场景】

• 图像分类绕过
• 人脸识别欺骗
• 自动驾驶误导
• 恶意软件检测绕过

【防御技术】

• 对抗训练
• 输入预处理
• 防御蒸馏
• 对抗检测

【工具框架】

• Foolbox - 对抗攻击库
• ART - IBM对抗鲁棒性工具箱
• CleverHans - 对抗样本库

【安全建议】

• 模型鲁棒性测试
• 输入验证和过滤
• 多模型集成
• 持续监控更新

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<p><small>文章来源: <a href="https://hackerhub.tech/article/14" target="_blank">https://hackerhub.tech/article/14</a></small></p>