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深度學(xué)習(xí)作為人工智能技術(shù)的重要組成部分，被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。盡管深度學(xué)習(xí)在圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)中取得了較好性能，但是對(duì)抗攻擊的存在對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的安全應(yīng)用構(gòu)成了潛在威脅，進(jìn)而影響了模型的安全性。在簡(jiǎn)述對(duì)抗樣本的概念及其產(chǎn)生原因的基礎(chǔ)上，分析對(duì)抗攻擊的主要攻擊方式及目標(biāo)，研究具有代表性的經(jīng)典對(duì)抗樣本生成方法。描述對(duì)抗樣本的檢測(cè)與防御方法，并闡述對(duì)抗樣本在不同領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)例。通過(guò)對(duì)對(duì)抗樣本攻擊與防御方法的分析與總結(jié)，展望對(duì)抗攻擊與防御領(lǐng)域未來(lái)的研究方向。
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