随着深度学习和神经网络的不断发展,深度神经网络已经广泛应用于多个领域,其安全性也日渐受到人们的关注。对抗攻击和对抗样本作为神经网络最大的威胁之一,近年来成为研究的热点。同时,对抗攻击及其防御的研究也对神经网络认知能力的提升具有重要的意义。本文围绕对抗攻击及其防御,介绍了基本原理和一些经典算法,并就对抗攻击的意义与作用、发展趋势进行了阐述。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
