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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)用于計算機視覺和自然語言處理等領(lǐng)域。盡管深度學(xué)習(xí)在圖像分類和目標(biāo)檢測等任務(wù)中取得了較好性能，但是對抗攻擊的存在對深度學(xué)習(xí)模型的安全應(yīng)用構(gòu)成了潛在威脅，進而影響了模型的安全性。在簡述對抗樣本的概念及其產(chǎn)生原因的基礎(chǔ)上，分析對抗攻擊的主要攻擊方式及目標(biāo)，研究具有代表性的經(jīng)典對抗樣本生成方法。描述對抗樣本的檢測與防御方法，并闡述對抗樣本在不同領(lǐng)域的應(yīng)用實例。通過對對抗樣本攻擊與防御方法的分析與總結(jié)，展望對抗攻擊與防御領(lǐng)域未來的研究方向。
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