025 | ICML 2018论文精读：模型经得起对抗样本的攻击？这或许只是个错觉

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ICML 2018最佳论文《梯度混淆带来的安全错觉：绕过对对抗样本的防御》揭示了对抗样本攻击在白盒攻击场景下的挑战。作者指出现有防御方法可能只是带来了一种由“梯度混淆”所导致的错觉。论文分析了梯度混淆的三种类型：扩散梯度、随机梯度和消失/爆炸梯度，并提出了相应的攻击方案，展示了在ICLR 2018数据集上的有效性。此外，论文总结了识别梯度混淆的方法，如一步攻击效果优于迭代攻击、黑盒攻击效果优于白盒攻击等，并提出了针对梯度混淆的攻击方法，如BPDA、变换之上的期望和重新参数化。这些方法为解决对抗样本攻击提供了新的思路和技术手段。 该论文的重要性在于揭示了对抗样本攻击在白盒攻击场景下的挑战，并提出了针对梯度混淆的攻击和防御方法。这对于深度学习模型的健壮性和安全性具有重要意义，有助于提高模型的鲁棒性，保护模型免受对抗样本攻击的影响。这对于保护人工智能系统的安全性和可靠性具有现实意义，尤其是在安全关键领域的应用，如自动驾驶、医疗诊断等。因此，研究深度学习模型的健壮性和抵抗对抗攻击的能力对于保障人工智能系统的安全性和可靠性至关重要。 这篇论文的研究成果为解决对抗样本攻击提供了新的思路和技术手段，对于深度学习模型的安全性和鲁棒性具有重要意义，值得学术界和工业界的关注和深入研究。