AI安全技术浅析——对抗样本攻击什么是对抗样本攻击对抗样本攻击是针对机器学习，尤其是深度学习模型的一种攻击方式。在深度学习模型的推理阶段，攻击者会对输入的原始图像数据做出某些微小的改动，比如改变少量像素的颜色强度。这些改动对于人类肉眼几乎是不可分辨的，但足以导致深度学习模型做出完全错误的输出。例如，一个动物图像识别的模型可能会将经过微小修改的猫图片错误地识别为一只狗。类似的攻击方式同样可以应用于文本处理、语音识别等各领域的模型中。对抗样本攻击有哪些类别依据攻击条件划分，对抗样本攻击可大致分为两类：白盒攻击和黑盒攻击。白盒攻击：在攻击者了解目标模型内部结构和参数的情况下进行。由于能够利用模型的具体信息，白盒攻击往往更精确，能够制造影响更大的对抗样本。黑盒攻击：指攻击者不掌握模型的内部细节，仅仅通过模型的输入和输出来分析和策划攻击。依据攻击效果划分，对抗样本攻击又可以分为定向攻击和非定向攻击。定向攻击：通过攻击使模型产生攻击者制定的输出结果，比如让一张猫的照片被识别为狗，此类攻击的难度通常较大。非定向攻击：只需引导模型产生错误的输出结果，比如让一张猫的图片被识别为非猫的任何其他动物。对抗样本攻击原理与常用算法在数学上，假设我们有一个能够准确完成分类任务的深度学习模型f(x)，其中x是输入数据。对抗样本攻击的目标是找到一个微小的扰动(δ)，当我们将这个扰动加到原始输入x上后，得到的新输入x’会导致模型f(x’)输出与f(x)不同的结果。为了评估不同攻击算法对于输入数据所做的扰动大小，人们提出了扰动量的概念，通常可定义一个参数(ε)，用于控制扰动向量的范围，它的选择对于调节对抗样本的有效性和隐蔽性至关重要。近年来，针对对抗样本攻击的算法研究是AI安全领域的一个热门课题，以下列出几种常见的攻击算法：FGSM（快速梯度符号攻击）：利用模型梯度来生成对抗样本。作为一种白盒攻击方法，FGSM的核心思想是，如果我们知道损失函数对于输入数据的梯度，就可以创建一个导致向正确标签的损失值增大的样本。其中x’是对抗样本，x是原始输入，ε是一个微小的扰动值，J(θ,x,y)是模型的损失函数，(∇_x J(θ,x,y))表示损失函数关于输入x的梯度，(sign())函数用于取梯度符号。JSMA（雅可比Saliency Map攻击）：利用输入特征对模型输出影响的信息，即梯度信号映射（saliency map），通过计算梯度信号映射来选择性地修改特定的输入特征，并穿插迭代，逐步生成对抗样本。DeepFool：通过迭代线性化模型，尝试以最少的扰动量计算出将样本越过分类边界所需的方向和距离，从而生成对抗性扰动。C&W：Carlini & Wagner攻击通过优化一个用于描述模型误分类的目标函数来求解攻击所需的最小化扰动。这种基于优化的算法通常比FGSM更精确，可以产生难以检测的指向特定标签的对抗样本。对抗样本攻击可能带来的影响随着人工智能模型在许多重要生产生活领域（如面部识别、工业控制、自动驾驶等）的广泛应用，对抗样本攻击不再只是一种理论上的威胁。例如，一个在边缘粘有小贴纸的路牌不会对人类驾驶员的判断造成影响，但可能造成自动驾驶系统的误判，最终导致严重事故。对抗样本等攻击技术的存在暴露了深度学习算法潜在的脆弱性，也将推动人们进一步加强对于模型鲁棒性的研究，以应对这些安全威胁。