概念Adversarial Attack / 对抗样本攻击 / 迁移对抗攻击
对抗攻击
通过在输入数据中添加微小扰动，使机器学习模型产生错误输出的安全攻击技术，包括白盒攻击（可访问模型内部）和黑盒攻击（仅能观察模型输出）两种主要类型
时间轴 (近 90 天)
10月21日
标准对抗攻击生成的反例彼此独立且分散，难以系统性地覆盖失败边界；而枚举引导方法生成的反例集合更紧凑、更具代表性，能更精确捕捉失败边界。
待验证50%
8月30日
对抗攻击现象由2013年Szegedy等人首次发现，随后Goodfellow等人提出了FGSM等经典攻击方法
待验证50%
8月6日
对抗样本攻击的核心原理是通过对输入数据施加人眼几乎不可察觉的微小扰动，让训练好的深度学习模型产生完全错误的输出
待验证70%