AI 模型增强对抗攻击时易被绕过的防御与鲁棒性提升 大家好，今天我们要深入探讨一个日益重要的领域：AI 模型在对抗攻击下的防御能力以及如何提升模型的鲁棒性。随着人工智能的广泛应用，模型安全性问题也日益凸显。对抗攻击，即精心设计的输入样本，能够欺骗模型产生错误的输出，对安全攸关的应用场景构成严重威胁。我们将重点分析一些常见的防御手段，揭示它们容易被绕过的弱点，并探讨提升模型鲁棒性的有效策略。 1. 对抗攻击的背景与原理 对抗攻击是指通过对原始输入样本进行微小的、人眼难以察觉的扰动，使得深度学习模型产生错误的分类或预测。这些扰动看似微不足道，却能导致模型性能大幅下降，甚至完全失效。 攻击类型： 白盒攻击 (White-box Attack): 攻击者完全了解模型的结构、参数和训练数据，例如：FGSM, PGD, C&W 黑盒攻击 (Black-box Attack): 攻击者对模型内部一无所知，只能通过输入样本获取输出结果，例如：基于迁移的攻击, 基于查询的攻击。 灰盒攻击 (Gray-box Attack): 攻击者了解部分模型信息，例如：模型的结构，但不了解参数。 对抗攻击的原 …