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摘要
随着深度学习理论的发展,深度神经网络取得了一系列突破性进展,相继在多个领域得到了应用。其中,尤其以图像领域中的应用(如图像分类)最为普及与深入。然而,研究表明深度神经网络存在着诸多安全隐患,尤其是来自对抗样本的威胁,严重影响了图像分类的应用效果。因此,图像对抗样本的研究近年来越来越受到重视,研究者们从不同的角度对其进行了研究,相关研究成果也层出不穷,呈井喷之态。首先介绍了图像对抗样本的相关概念和术语,回顾并梳理了图像对抗样本攻击和防御方法的相关研究成果。特别是,根据攻击者的能力以及防御方法的基本思路对其进行了分类,并给出了不同类别的特点及存在的联系。接着,对图像对抗攻击在物理世界中的情况进行了简要阐述。最后,总结了图像对抗样本领域仍面临的挑战,并对未来的研究方向进行了展望。
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