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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