随着大规模预训练模型的广泛应用，其安全性问题逐渐成为学术界和工业界关注的焦点。对抗样本攻击作为威胁大模型安全的核心手段，在过去两年中呈现出攻击方式多样化、隐蔽性增强、迁移能力提升三大趋势。本文将从攻击技术演进、防御体系构建、攻防实战验证三个维度，深入剖析当前大模型安全领域的最新进展。 ...
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AI安全攻防战解密：对抗样本攻击实战与防御核心技术突破
近年来，随着深度学习技术的广泛应用，对抗样本攻击已成为AI安全领域的核心挑战。攻击者通过精心构造的微小扰动，就能使最先进的AI模型产生致命误判。本文深入剖析对抗攻击与防御技术的最新进展，揭示攻防博弈背后的技术本质。 一、对抗样本攻击技术演进 1.1 梯度引导型攻击迭代 ...
AI安全终极战场：揭秘对抗生成网络（GAN）的三重隐匿防御体系
在人工智能安全领域，对抗生成网络（GAN）的双向博弈已进入白热化阶段。攻击者利用生成模型的强大表达能力，可制造出以假乱真的深度伪造内容、突破生物特征识别系统，甚至生成针对性对抗样本攻击AI模型。本文提出一套包含动态梯度混淆、对抗样本重编程、隐空间特征净化的三重防御体系，通过技术拆解揭示其防御机理与实