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近年來，隨著以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，人工智能正深刻地改變著社會(huì)生活的各面。然而，人工智能模型也容易受到來自精心構(gòu)造的¨對抗樣木”的攻擊。通過在干凈的圖像或視頻樣本上添加微小的人類難以察覺的擾動(dòng)，就能夠生成可以欺騙模型的樣夲，進(jìn)而使多媒烋模型在推理過程中做岀錯(cuò)誤決策，為多媒體模型的實(shí)際應(yīng)用部署帶來嚴(yán)重的安全威脅。鑒于此，針對多媒體模型的對抗樣本生成與防御方法引起了囯內(nèi)外學(xué)術(shù)界、工業(yè)界的廣泛關(guān)注，并出現(xiàn)了大量的研究成果。文中對多媒體模型對抗攻防領(lǐng)域的進(jìn)展進(jìn)行了深入調(diào)硏，首先介紹了對抗樣本生成與防御的基本原理和相關(guān)背景知識(shí)，然后從圖像和視頻兩個(gè)角度回顧了對抗攻防技術(shù)在多媒體視覺信息領(lǐng)域的發(fā)展歷程與最新成果，最后總結(jié)了多媒體視覺信息對抗攻防技術(shù)目前面臨的挑戰(zhàn)和有待進(jìn)一步探索的方向。
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