《計算機應用研究》|Application Research of Computers

對抗樣本生成及攻防技術綜述

Survey of generation, attack and defense of adversarial examples

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作者 劉小壘,羅宇恒,邵林,張小松,朱清新
機構 電子科技大學 信息與軟件工程學院;電子科技大學 網絡空間安全研究中心
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摘要 隨著機器學習技術在生產、生活等各個領域的廣泛應用,機器學習算法本身的安全問題也引起越來越多的關注?;趯箻颖镜墓舴椒ㄊ菣C器學習算法普遍面臨的安全挑戰之一。以機器學習的安全性問題為出發點,介紹了當前機器學習面臨的隱私攻擊、完整性攻擊等安全問題,歸納了目前常見對抗樣本生成方法的發展過程及各自的特點,總結了目前已有的針對對抗樣本攻擊的防御技術,最后對提高機器學習算法魯棒性的方法做了進一步的展望。
關鍵詞 對抗樣本;機器學習;深度學習
基金項目 國家自然科學基金資助項目(61572115)
四川省苗子工程創新基金資助項目(2019JDRC0069)
本文URL http://www.oirznw.live/article/02-2020-11-001.html
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中圖分類號 TP399
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