AI安全---对抗攻击防御措施

目前，在对抗攻击防御上存在三个主要方向： 1）在学习过程中修改训练过程或者修改的输入样本。 2）修改网络，比如：添加更多层/子网络、改变损失/激活函数等。 3）当分类未见过的样本时，用外部模型作为附加网络。 1.改训练过程/ 输入数据 1 蛮力对抗训练 通过不断输入新类型的对抗样本并执行对抗训练，从而不断提升网络的鲁棒性。为了保证有效性，该方法需要使用高强度的对抗样本，并且网络架构要有充足的表达能

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