深度學習---對抗樣本生成

對抗樣本攻擊：在深度學習神經網絡（DNN）輸入較小的干擾因素會使DNN出現誤判，這種攻擊被稱爲是對抗樣本攻擊 對抗樣本：是指在正常樣本中有目的性地添加的一些干擾因素，使得DNN出現誤判 舉例說明對抗樣本分析帶來的影響： 1、通過更改路標信息，使得車輛的DNN系統將左轉識別爲右轉 2、在激烈的商業競爭環境下，對抗樣本攻擊導致惡性競爭 對抗樣本分析分類： 1、白盒：白盒情景下攻擊者對模型完全掌握,包括

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