在人工智能技术快速渗透到自动驾驶、金融风控、医疗诊断等关键领域的今天，对抗样本攻击已成为悬在AI系统头上的达摩克利斯之剑。攻击者仅需对输入数据施加肉眼不可见的扰动，就能导致深度神经网络（DNN）产生灾难性误判。最新研究数据显示，在无防护状态下，主流图像分类模型对对抗样本的误判率高达97.6%。在这场
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AI安全暗战升级：解密对抗样本生成技术与下一代防御体系
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安全领域最严峻的挑战之一。研究表明，在图像识别系统中添加肉眼不可见的扰动，就能导致ResNet-50等先进模型的准确率从76%骤降至3%，这种攻击的隐蔽性和破坏性正在重塑AI安全防御体系的技术架构。一、对抗样本生成技术演进脉络 1....