深度卷积神经网络图像识别模型对抗鲁棒性技术综述.pdf

深度卷积神经网络图像识别模型对抗鲁棒性技术综述 深度卷积神经网络图像识别模型对抗鲁棒性技术综述是指基于深度卷积神经网络的图像识别系统在安全性方面的研究和技术综述。该技术综述涵盖了深度卷积神经网络图像识别模型的安全风险、对抗攻击和防御机制、鲁棒性评估技术等方面。 深度卷积神经网络图像识别模型的安全风险主要来自于对抗攻击，包括投毒攻击和逃避攻击。投毒攻击是指攻击者通过在训练数据中添加噪音或扰动来欺骗模型，使其输出不正确的结果。逃避攻击是指攻击者通过在测试数据中添加噪音或扰动来欺骗模型，使其输出不正确的结果。这些攻击方式都可能导致深度卷积神经网络图像识别模型的鲁棒性下降。 对抗鲁棒性是指模型在对抗攻击下保持其性能的能力。对抗鲁棒性评估技术是指评估模型在对抗攻击下的性能的方法。常见的对抗鲁棒性评估技术包括对抗样本攻击、主被动对抗防御、对抗鲁棒性评估等。 深度卷积神经网络图像识别模型的对抗鲁棒性技术综述还涵盖了对抗学习攻击与防御敌手模型的建立、对抗样本攻击、主被动对抗防御、对抗鲁棒性评估技术等方面的研究进展。 深度卷积神经网络图像识别模型对抗鲁棒性技术综述提供了一个全面的了解深度卷积神经网络图像识别模型在安全性方面的研究和技术综述，为提升深度卷积神经网络图像识别模型在开放、动态、对抗环境中的鲁棒性提供了参考。 在该技术综述中，我们还讨论了深度卷积神经网络图像识别模型在医疗、安防、自动驾驶和军事等安全敏感领域的应用，并分析了深度卷积神经网络图像识别模型在这些领域中的安全风险和对抗鲁棒性技术。 深度卷积神经网络图像识别模型对抗鲁棒性技术综述为读者提供了一个深入的了解深度卷积神经网络图像识别模型在安全性方面的研究和技术综述，并为提升深度卷积神经网络图像识别模型在开放、动态、对抗环境中的鲁棒性提供了参考。 在实际应用中，深度卷积神经网络图像识别模型对抗鲁棒性技术综述可以应用于医疗、安防、自动驾驶和军事等安全敏感领域，提高深度卷积神经网络图像识别模型在这些领域中的安全性和鲁棒性。 此外，深度卷积神经网络图像识别模型对抗鲁棒性技术综述还可以应用于其他领域，如计算机视觉、机器学习、人工智能等，提高模型在这些领域中的安全性和鲁棒性。 深度卷积神经网络图像识别模型对抗鲁棒性技术综述为读者提供了一个深入的了解深度卷积神经网络图像识别模型在安全性方面的研究和技术综述，并为提升深度卷积神经网络图像识别模型在开放、动态、对抗环境中的鲁棒性提供了参考。