在指纹解锁瞬间被3D打印模型欺骗、人脸支付遭遇数字面具突破的今天，生物特征识别系统正面临前所未有的安全挑战。斯坦福大学2023年研究报告显示，基于生成对抗网络（GAN）的新型攻击手段可使主流生物识别模型的误接受率提升至27.6%，这暴露出传统防御体系在对抗样本面前的脆弱性。本文将从信号层到决策层构建
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AI安全致命漏洞：自动驾驶如何破解对抗样本攻击？
在自动驾驶车辆以120公里时速疾驰时，摄像头突然将停车标志识别为限速标志，这样的场景绝非科幻。2023年权威实验室测试显示，当前主流自动驾驶系统面对特定对抗样本攻击时，目标识别错误率最高可达92.7%。这种安全威胁正在催生新一代防御技术体系的诞生，其技术演进呈现出三个显著特征：防御层级从单点防护发展