基于深度学习的对抗攻击技术综述

尽管深度学习模型在很多领域表现优异，但是研究表明其本身容易受到对抗样本的攻击，在模型实际部署的时候存在安全隐患。因此，在深度学习安全领域研究对抗样本非常重要。对计算机视觉领域中对抗攻击技术的现有成果进行了详细综述。首先介绍了对抗攻击的定义、分类标准以及发展，然后对比分析了现阶段经典的白盒和黑盒攻击方法，最后使用MNIST、CIFAR-10数据集对经典的攻击方法进行了实验验证。