标签：对抗

2025-12-22andy阅读(37)评论(0)

AI模型在恶意软件检测领域展现出强大的能力，但它们天生容易受到对抗样本（Adversarial Examples）的攻击。攻击者可以通过对恶意文件（如PE文件）进行微小、人类不可察觉的字节级修改，使其成功逃避最先进的深度学习分类器的检测。本...

2025-12-16andy阅读(68)评论(0)

导言：为什么需要实时对抗样本检测？ 随着AI模型在关键业务系统中的广泛应用，模型的安全性（尤其是对抗鲁棒性）变得至关重要。对抗样本（Adversarial Examples, AE）是经过微小、人眼难以察觉的扰动处理后的输入数据，却能导致模...

2025-12-14andy阅读(69)评论(0)

在将AI模型投入生产环境（特别是安全敏感领域，如自动驾驶或金融欺诈检测）之前，模型的鲁棒性是部署成功的关键因素。近年来，对抗性攻击（Adversarial Attacks）的威胁日益凸显，攻击者通过对输入数据添加人眼难以察觉的微小扰动（Pe...

2025-12-12andy阅读(80)评论(0)

对抗训练（Adversarial Training, AT）是提高深度学习模型鲁棒性的黄金标准方法。然而，其代价是巨大的：相比标准训练，对抗训练通常会使计算成本增加10倍甚至更多。这种高成本主要来源于在每个训练步骤中，都需要使用梯度下降方法...