對抗攻擊與防御：如何保護視覺模型安全？
- 前言
- 一、對抗攻擊的基本原理
- 二、對抗攻擊的主要類型
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- 2.1 白盒攻擊
- 2.2 黑盒攻擊
- 三、對抗攻擊的常見形式
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- 3.1 定向攻擊
- 3.2 非定向攻擊
- 四、對抗防御的核心思路
- 五、常見的對抗防御方法
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- 5.1 對抗訓練
- 5.2 輸入預處理
- 5.3 防御蒸餾
- 六、對抗攻擊與防御的架構設計
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- 6.1 攻擊架構
- 6.2 防御架構
- 七、實際應用中的挑戰
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- 7.1 攻擊方法的進化
- 7.2 防御性能的平衡
- 7.3 計算資源的消耗
- 八、代碼示例：對抗攻擊與防御的實現
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- 8.1 生成對抗樣本（基于 PyTorch）
- 8.2 對抗訓練的實現代碼
- 九、未來發展方向
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- 9.1 自適應攻擊與防御
- 9.2 結合物理世界的防御
- 9.3 輕量化防御技術
- 了解博主
對抗攻擊與防御：如何保護視覺模型安全？?，人工智能，計算機視覺，大模型，AI，視覺模型在處理圖像時，會通過多層神經網絡提取特征并做出判斷。但這些模型存在一個弱點：對輸入圖像的微小改動非常敏感。對抗攻擊就是利用這個弱點，在原始圖像上添加人眼難以察覺的擾動，讓模型做出錯誤判斷。
前言
計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取‘信息’的人工智能系統。這里所指的信息指Shannon定義的，可以用來
