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对抗攻击与防御 (1)：图像领域的对抗样本生成1 引入2 白盒攻击3 物理世界攻击4 黑盒攻击5 灰盒攻击6 中毒攻击参考文献

对抗攻击与防御 (1)：图像领域的对抗样本生成1 引入2 白盒攻击3 物理世界攻击4 黑盒攻击5 灰盒攻击6 中毒攻击参考文献

相较于其他领域，图像领域的对抗样本生成有以下优势：1）真实图像与虚假图像于观察者是直观的；2）图像数据与图像分类器的结构相对简单。本文以全连接网络和卷积神经网络为例，以MNIST、CIFAR10，以及ImageNet为基础样本，研究基于逃避对抗，包括白盒、黑盒、灰盒，以及物理攻击的图像对抗样本生成。
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