基于深度神经网络的雷达像智能识别技术已经成为雷达信息处理领域的前沿和热点。然而，深度神经网络模型易受到对抗攻击的威胁。攻击者可以在隐蔽的条件下误导智能目标识别模型做出错误预测，严重影响其识别精度和鲁棒性。该文梳理了近年来雷达像智能识别对抗技术发展现状，总结分析了现有雷达一维/二维像识别对抗攻击方法和防御方法的特点，最后讨论了当前雷达像智能识别对抗研究领域值得关注的5个开放问题。
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