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上传于：2025-04-16
随着深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域的广泛应用，其安全性问题日益凸显。对抗样本作为对深度学习模型的一种恶意攻击手段，通过对原始样本添加精心设计的微小扰动，就能使模型做出错误的预测，这对依赖深度学习模型的实际系统构成了严重威胁。基于网络一致性的对抗样本检测技术应运而生，旨在利用模型在正常样本和对抗样本上表现出的网络一致性差异，有效地识别出对抗样本，为深度学习模型的安全应用保驾护航。