这篇文章的主题是关于人工智能（AI）攻防技术，特别是对抗样本（adversarial examples）的研究与应用。对抗样本是指故意设计的输入，它们以一种看起来对人类难以察觉的方式对机器学习模型进行误导。这种攻击方法在AI安全领域中是一个重要的研究方向。
标题中提到的“以子之矛攻子之盾”，暗指使用AI技术本身去发现和利用AI系统中的漏洞，进而提出防御策略，体现了AI领域攻防双方的对抗性和动态平衡。
描述中提到的天穹安全实验室和蚂蚁金服等机构，提示了AI攻防技术在金融科技领域中的应用和重要性，尤其是在物联网（IoT）安全研究和AI攻防研究方面。
文章涉及了多种攻击方法，如FGSM（快速梯度符号法）、BIM（边界攻击）、PGD（投影梯度下降）等，这些方法利用了AI模型的梯度信息来生成对抗样本。对抗样本的设计主要基于梯度和优化算法，这也是文章要求补充的基础知识之一。
关于梯度与优化求解，文章中提到了一维线性回归问题的损失函数曲线，并阐述了梯度下降法，这是一种通过计算损失函数关于模型参数的梯度来更新参数以寻找最优解的方法。神经网络训练过程中也会使用梯度下降法，以及它的变体随机梯度下降（SGD），来优化网络权重。
神经网络的训练过程涉及到损失函数的定义和反向传播算法。损失函数度量了模型预测值与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）和交叉熵（CrossEntropy）。反向传播算法用于计算损失函数关于网络参数的梯度，而梯度下降法则用于更新这些参数以最小化损失函数。
在AI攻防技术中，生成对抗样本的过程还涉及到对输入数据的修改。文章中提到的FGSM攻击会沿着损失函数对输入的梯度方向修改输入数据，生成对抗样本。BIM和PGD等攻击方法则通过迭代地修改输入数据来寻找能够误导模型的对抗性扰动。
文章还提到了AI攻防的研究工具，包括支持不同深度学习框架（如TensorFlow、Keras、PyTorch等）的攻击和防御工具，以及开源工具箱，如对抗性鲁棒性工具箱（adversarial-robustness-toolbox）、Foolbox、AdvBox等，这些工具箱提供了攻击方法和防御机制的实现。
针对对抗样本的防御策略，文章虽然没有详细描述，但防御的主要思路包括对抗训练（对抗样本作为数据增强的一部分用于训练模型）、输入变换（对输入数据进行预处理以降低对抗性扰动的效果）和检测算法（识别输入是否为对抗样本）等。
文章最后提出了“隐身术”的概念，这可能指的是一类攻击策略，旨在使对抗样本逃过检测，保持其对抗能力，同时也提到了物理世界的差异以及白、灰、黑三种不同类型的攻击方法，这表明AI攻防技术在现实世界中的应用和潜在的风险。
整体而言，文章涵盖了AI攻防的核心概念、攻击方法、防御机制以及相关的工具和研究方向，对于了解AI安全性领域以及对抗样本的最新研究进展提供了全面的知识点。
