AI对抗样本防御技术：构建鲁棒的机器学习系统
对抗样本是AI安全的重要威胁。本文将系统介绍对抗样本的生成原理和防御方法。
对抗样本概述
对抗样本是通过精心设计的微小扰动，使AI模型产生错误输出的输入样本。这种现象揭示了AI模型的脆弱性。
攻击类型
1. 白盒攻击
攻击者完全了解模型结构和参数。
2. 黑盒攻击
攻击者仅通过API查询获取有限信息。
3. 物理世界攻击
在现实环境中实施的对抗攻击。
防御技术
1. 对抗训练
在训练数据中加入对抗样本提升鲁棒性。
2. 输入重构
通过自编码器等去除输入中的对抗扰动。
3. 随机化防御
在推理过程中引入随机性增加攻击难度。
评估指标
介绍模型鲁棒性的评估方法，包括准确率下降、攻击成功率、扰动大小等指标。
结语
对抗样本防御需要结合多种技术手段。随着攻击技术的演进，防御方法也需要不断创新，构建更安全的AI系统。