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
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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