深度学习的对抗攻击方法综述

摘要：

随着大数据时代的到来,深度学习已经成为当前计算机领域研究和应用最广泛的技术之一,成功应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等领域.虽然深度学习已经在解决复杂问题方面取得了的成功,但是研究表明,其容易受到对抗样本的攻击,导致模型产生不正确的输出,进而影响到实际应用系统的可靠性和安全性.文章回顾了有关深度学习的对抗样本的最新发现,总结了生成对抗样本的攻击方法,最后给出了对抗攻击的未来研究方向.

关键词：深度学习、对抗样本、安全威胁、防御技术

所属期刊栏目：10

分类号：TP309.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目项目编号:U1836105

在线出版日期：2020-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：95-104