对抗样本防御防御策略研究论文

对抗样本防御防御策略研究论文一.摘要

对抗样本攻击作为一种对深度学习模型有效性的严峻挑战，近年来在学术界和工业界引发了广泛关注。随着技术的快速发展，深度神经网络在像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，但其易受对抗样本攻击的特性暴露了模型的安全漏洞。对抗样本通过微小的、人眼难以察觉的扰动，能够使模型输出错误的分类结果，这一现象不仅威胁到系统的可靠性，也为恶意攻击者提供了可乘之机。因此，研究有效的对抗样本防御策略成为当前安全领域的重要课题。

本研究以像分类任务为背景，深入探讨了对抗样本的生成机制与防御方法。首先，通过分析现有对抗样本生成算法，如快速梯度符号法（FGSM）和基于优化的攻击方法，揭示了对抗样本对深度学习模型的攻击原理。其次，结合防御策略的分类，本研究重点评估了基于对抗训练、输入扰动和模型鲁棒性增强的防御方法。通过在多个公开数据集上进行实验，对比分析了不同防御策略在精度保持和攻击抵御能力方面的表现。研究发现，基于对抗训练的方法在提升模型鲁棒性的同时，可能牺牲一定的泛化能力；而输入扰动方法虽然能有效缓解攻击，但在实际应用中可能引入额外的计算开销。此外，本研究还探讨了模型结构优化和特征空间改造等防御策略，发现结合多种方法的混合防御策略能够显著提升模型的抗攻击性能。

研究结果表明，对抗样本防御是一个多维度的问题，需要综合考虑攻击类型、防御成本和模型性能等因素。未来，随着对抗样本攻击技术的不断演进，防御策略的研究仍需持续深入，以保障系统的安全性和可靠性。

二.关键词

对抗样本攻击；防御策略；对抗训练；输入扰动；模型鲁棒性；深度学习安全

三.引言

随着深度学习技术的飞速发展，其在各行各业的应用日益广泛，深刻地改变了社会生产和生活方式。从自动驾驶、智能医疗到金融风控、内容推荐，深度学习模型凭借其强大的学习和泛化能力，为解决复杂问题提供了前所未有的高效途径。然而，深度学习模型的脆弱性也逐渐暴露，其中对抗样本攻击（AdversarialAttack）对模型有效性的威胁尤为突出。对抗样本攻击通过在输入数据中添加微不可察的扰动，能够诱导深度学习模型输出错误的分类结果，这一现象揭示了深度学习模型在实际应用中存在的安全隐患。

对抗样本攻击的发现始于FGSM（FastGradientSignMethod）算法的提出，该算法通过计算输入样本的梯度信息，生成对抗扰动，成功地对多种深度学习模型发起攻击。随后，基于优化的攻击方法、基于进化算法的攻击方法以及黑盒攻击方法等不断涌现，极大地丰富了对抗样本的研究内容。研究表明，对抗样本的存在不仅削弱了深度学习模型的可靠性，也为恶意攻击者提供了利用系统进行欺诈、破坏等非法活动的机会。例如，在自动驾驶领域，对抗样本攻击可能导致车辆误识别交通信号，引发严重的安全事故；在金融领域，对抗样本攻击可能欺骗信贷评估模型，造成经济损失。因此，研究有效的对抗样本防御策略，提升深度学习模型的鲁棒性，对于保障系统的安全可靠至关重要。

对抗样本防御策略的研究已成为安全领域的热点问题。现有的防御方法主要分为三大类：基于对抗训练的方法、基于输入扰动的方法以及基于模型鲁棒性增强的方法。基于对抗训练的方法通过在训练过程中加入对抗样本，提升模型的抗攻击能力，如Madry等人提出的PGD（ProjectedGradientDescent）攻击生成的对抗样本用于训练，显著增强了模型的防御效果。基于输入扰动的方法通过在输入数据中添加噪声或扰动，干扰攻击者的攻击策略，如随机噪声注入、梯度掩码等技术能够有效缓解对抗样本的影响。基于模型鲁棒性增强的方法则从模型结构或参数层面进行优化，提升模型的泛化能力和抗干扰能力，如神经架构搜索（NAS）、正则化技术等能够增强模型的鲁棒性。尽管现有防御方法取得了一定成效，但对抗样本攻击技术的不断演进使得防御策略的研究仍面临诸多挑战。

本研究旨在深入分析对抗样本攻击的原理，系统评估现有防御策略的优缺点，并提出有效的混合防御策略。具体而言，本研究将重点解决以下问题：1）如何有效生成高质量的对抗样本，以全面评估防御策略的性能；2）如何综合多种防御方法的优势，构建兼顾精度保持和抗攻击能力的混合防御策略；3）如何评估防御策略在实际应用中的计算成本和可扩展性，为实际系统的部署提供参考。本研究假设，通过结合对抗训练、输入扰动和模型鲁棒性增强等多种方法，能够构建出高效且实用的对抗样本防御策略，显著提升深度学习模型的鲁棒性。

本研究的意义在于，首先，通过系统分析对抗样本攻击的原理和防御方法的优缺点，为后续研究提供理论指导；其次，通过实验验证不同防御策略的性能，为实际应用中的防御策略选择提供依据；最后，通过提出混合防御策略，为提升深度学习模型的安全性和可靠性提供新的思路。本研究不仅有助于推动对抗样本防御技术的发展，也为系统的安全应用提供了重要参考。

四.文献综述

对抗样本攻击与防御的研究自对抗样本概念提出以来，已吸引大量研究者的关注，形成了丰富的研究成果。早期的研究主要集中在对抗样本的生成与检测上，随着攻击技术的不断进步，防御策略的研究逐渐成为热点。本节将回顾相关研究成果，梳理现有防御策略的分类与特点，并指出当前研究存在的空白与争议点，为后续研究奠定基础。

对抗样本的生成方法经历了从简单到复杂的发展过程。FGSM是最早提出的对抗样本生成算法，通过计算输入样本的梯度信息，沿梯度方向添加扰动，生成对抗样本。该方法计算高效，但生成的对抗样本质量有限，容易受到防御策略的干扰。随后，基于优化的攻击方法如PGD、C&W（Carlini&Wagner）等被提出，通过迭代优化生成高质量的对抗样本。PGD通过在约束条件下迭代更新扰动，生成的对抗样本更加隐蔽；C&W则通过最小化原始样本与对抗样本之间的距离，进一步提升了对抗样本的攻击效果。此外，基于黑盒的攻击方法如DeepFool、EvolveGAN等也被广泛研究，这些方法能够在不完全了解模型内部结构的情况下生成对抗样本，增加了防御的难度。

在防御策略方面，研究者们提出了多种方法，主要可分为基于对抗训练、基于输入扰动和基于模型鲁棒性增强三大类。基于对抗训练的方法通过在训练过程中加入对抗样本，提升模型的抗攻击能力。Madry等人提出的PGD对抗训练方法通过在约束条件下生成对抗样本，显著增强了模型的防御效果。然而，对抗训练方法也存在一定的局限性，如可能牺牲模型的泛化能力，导致在cleandata上的表现下降。此外，对抗训练方法对攻击者的知识水平有一定要求，需要了解攻击算法的具体参数设置。

基于输入扰动的方法通过在输入数据中添加噪声或扰动，干扰攻击者的攻击策略。随机噪声注入是一种简单有效的输入扰动方法，通过在输入数据中添加随机噪声，能够有效缓解对抗样本的影响。梯度掩码则通过遮蔽部分梯度信息，干扰攻击者的攻击路径。然而，输入扰动方法可能会引入额外的计算开销，影响模型的实时性。此外，输入扰动方法的防御效果依赖于噪声的添加方式，需要针对不同的攻击方法进行调整。

基于模型鲁棒性增强的方法则从模型结构或参数层面进行优化，提升模型的泛博化能力和抗干扰能力。神经架构搜索（NAS）通过自动搜索最优的模型结构，提升模型的鲁棒性。正则化技术如L1、L2正则化能够约束模型的权重分布，增强模型的泛化能力。然而，模型鲁棒性增强方法通常需要大量的计算资源，且防御效果依赖于模型结构的优化程度。

尽管现有防御方法取得了一定成效，但对抗样本攻击技术的不断演进使得防御策略的研究仍面临诸多挑战。首先，对抗样本生成方法的不断进步对防御策略提出了更高的要求。近年来，基于深度学习的对抗样本生成方法如GAN-based、EvolveGAN等能够生成更加隐蔽和高质量的对抗样本，对现有防御策略构成了严重威胁。其次，防御策略的计算成本和实时性问题亟待解决。在实际应用中，深度学习模型需要满足实时性要求，而一些防御策略如对抗训练和NAS需要大量的计算资源，难以满足实时性要求。此外，防御策略的可解释性问题也亟待解决。现有防御策略的防御机制往往缺乏可解释性，难以理解其防御原理，不利于实际应用中的策略选择和调整。

当前研究存在的争议点主要集中在以下几个方面。一是对抗样本的定义和生成标准。不同的研究者对对抗样本的定义和生成标准存在差异，导致实验结果难以比较。二是防御策略的评价指标。现有的评价指标主要集中在模型的抗攻击能力上，而忽略了模型的泛化能力和计算成本等因素。三是防御策略的适用性。不同的防御策略适用于不同的应用场景，需要针对具体问题进行选择和调整。

综上所述，对抗样本防御策略的研究仍面临诸多挑战。未来，随着对抗样本攻击技术的不断演进，防御策略的研究需要更加注重防御策略的实时性、可解释性和适用性。此外，跨领域合作和标准化研究也亟待推进，以推动对抗样本防御技术的健康发展。

五.正文

本研究旨在通过系统设计、实验验证与深入分析，探索有效的对抗样本防御策略。研究内容主要围绕三个核心部分展开：第一，设计并实现多种防御策略，包括改进的对抗训练、自适应输入扰动和基于特征正则化的鲁棒模型优化；第二，在多个基准数据集上构建全面的实验框架，对比评估不同防御策略在对抗样本防御效果、模型精度保持以及计算效率方面的表现；第三，基于实验结果进行深入讨论，分析各防御策略的优缺点，并提出混合防御策略的可能性与初步构想。研究方法主要采用理论分析、仿真实验和对比评估相结合的技术路线。

首先，在防御策略设计方面，本研究重点改进了对抗训练方法，提出了自适应对抗训练（AdaptiveAdversarialTrning,AAT）策略。传统对抗训练通过固定参数生成对抗样本进行训练，可能导致模型过度拟合对抗样本，降低泛化能力。AAT策略引入动态调整机制，根据模型在当前训练阶段的性能，自适应地调整对抗样本生成参数（如步长、迭代次数）和防御强度（如对抗样本在训练集中的比例）。具体实现中，AAT策略采用性能反馈机制，当模型在cleandata上的验证精度达到一定阈值时，逐步增加对抗样本的比例和生成强度；反之，则降低对抗样本的比例和生成强度。此外，本研究还设计了一种自适应输入扰动策略（AdaptiveInputPerturbation,P），该策略基于输入数据的局部特性动态调整扰动添加方式。P策略首先对输入数据进行特征提取，根据特征重要性分布，对关键特征区域添加更强的扰动，对非关键特征区域添加较弱的扰动。实验表明，P策略能够有效缓解对抗样本的影响，同时保持较高的模型精度。

在基于模型鲁棒性增强方面，本研究提出了一种基于特征正则化的鲁棒模型优化策略（FeatureRegularization-basedRobustModelOptimization,FRMRO）。该策略通过在损失函数中引入特征空间正则化项，约束模型特征表示的分布，提升模型的泛化能力和抗干扰能力。具体实现中，FRMRO策略采用最大均值差异（MaximumMeanDiscrepancy,MMD）正则化项，度量模型在cleandata和对抗样本数据上特征分布的差异，并通过优化损失函数，使模型特征表示在两个数据集上尽可能接近。实验表明，FRMRO策略能够有效提升模型的鲁棒性，尤其是在面对高难度对抗样本攻击时，表现更为突出。

实验部分，本研究选择了三个公开数据集进行实验验证，包括CIFAR-10、MNIST和ImageNet。CIFAR-10和MNIST主要用于评估防御策略在小型数据集上的性能，ImageNet则用于评估防御策略在大规模数据集上的泛化能力。实验中，我们使用了多种对抗样本生成方法，包括FGSM、PGD、C&W和DeepFool，以全面评估不同防御策略的防御效果。同时，为了公平对比，所有防御策略均基于相同的模型架构（如ResNet-34）和训练配置。实验结果分为两个部分：一是单独防御策略的评估结果，二是混合防御策略的初步构想与验证。

在单独防御策略评估方面，我们对比了AAT、P和FRMRO策略在对抗样本防御效果、模型精度保持以及计算效率方面的表现。实验结果表明，AAT策略在大多数对抗样本攻击下能够有效提升模型的防御效果，但在某些高难度攻击下，防御效果有限。P策略在缓解对抗样本影响方面表现良好，尤其是在面对FGSM和PGD生成的对抗样本时，能够有效提升模型的正确分类率。FRMRO策略在提升模型鲁棒性方面表现突出，尤其是在面对C&W和DeepFool生成的对抗样本时，能够显著提升模型的抗攻击能力。然而，FRMRO策略的计算成本较高，尤其是在大规模数据集上，训练时间显著增加。

在混合防御策略方面，本研究提出了一个初步的混合防御策略构想，即结合AAT和P策略，构建一个自适应的混合防御框架（AdaptiveHybridDefense,AHD）。AHD策略首先通过AAT策略生成对抗样本，并在训练过程中动态调整对抗样本的生成参数和防御强度。同时，AHD策略引入P策略，对输入数据进行自适应扰动，进一步提升模型的抗攻击能力。实验结果表明，AHD策略在多个对抗样本攻击下表现优于单独防御策略，尤其是在面对复杂多变的攻击环境时，能够有效提升模型的鲁棒性和泛化能力。然而，AHD策略的计算成本也相对较高，需要进一步优化以满足实时性要求。

讨论部分，我们分析了各防御策略的优缺点。AAT策略的优势在于能够动态调整对抗样本生成参数和防御强度，适应不同的攻击环境；但其缺点在于可能导致模型过度拟合对抗样本，降低泛化能力。P策略的优势在于能够根据输入数据的局部特性动态调整扰动添加方式，有效缓解对抗样本的影响；但其缺点在于需要额外的计算资源进行特征提取和扰动添加。FRMRO策略的优势在于能够提升模型的泛化能力和抗干扰能力，尤其在面对高难度对抗样本攻击时表现突出；但其缺点在于计算成本较高，尤其是在大规模数据集上训练时间显著增加。AHD策略的优势在于结合了多种防御方法的优势，能够有效提升模型的鲁棒性和泛化能力；但其缺点在于计算成本较高，需要进一步优化以满足实时性要求。

未来研究方向包括：一是进一步优化AAT、P和FRMRO策略，提升其防御效果和计算效率；二是研究更有效的混合防御策略，结合多种防御方法的优势，构建更加全面和高效的防御体系；三是探索对抗样本防御的可解释性问题，理解防御策略的防御机制，为实际应用中的策略选择和调整提供理论指导；四是研究对抗样本防御的标准化问题，制定统一的评价指标和实验配置，推动对抗样本防御技术的健康发展。通过不断深入研究，对抗样本防御技术有望为系统的安全可靠应用提供有力保障。

六.结论与展望

本研究围绕对抗样本防御策略展开了系统性的研究，通过理论分析、仿真实验与深入讨论，探索了多种有效的防御方法，并评估了其在不同场景下的性能表现。研究结果表明，对抗样本攻击对深度学习模型的威胁不容忽视，而现有的防御策略各具优劣，选择合适的防御方法需要综合考虑攻击类型、模型特性、计算资源和应用需求等多方面因素。本研究的成果不仅为对抗样本防御技术提供了新的思路和方法，也为系统的安全可靠应用提供了重要参考。

首先，本研究设计并实现了多种有效的对抗样本防御策略，包括改进的对抗训练、自适应输入扰动和基于特征正则化的鲁棒模型优化。实验结果表明，这些防御策略在不同攻击类型和数据集上均能显著提升模型的抗攻击能力。改进的对抗训练策略通过自适应调整对抗样本生成参数和防御强度，有效缓解了传统对抗训练方法可能导致的模型过度拟合问题，提升了模型的泛化能力。自适应输入扰动策略通过根据输入数据的局部特性动态调整扰动添加方式，有效缓解了对抗样本的影响，同时保持了较高的模型精度。基于特征正则化的鲁棒模型优化策略通过约束模型特征表示的分布，提升了模型的泛化能力和抗干扰能力，尤其在面对高难度对抗样本攻击时表现突出。这些防御策略的提出与实现，为对抗样本防御技术提供了新的思路和方法，有助于提升深度学习模型的安全性和可靠性。

其次，本研究在多个基准数据集上构建了全面的实验框架，对比评估了不同防御策略在对抗样本防御效果、模型精度保持以及计算效率方面的表现。实验结果表明，不同的防御策略在不同场景下具有不同的优势。改进的对抗训练策略在大多数对抗样本攻击下能够有效提升模型的防御效果，但在某些高难度攻击下，防御效果有限。自适应输入扰动策略在缓解对抗样本影响方面表现良好，尤其是在面对FGSM和PGD生成的对抗样本时，能够有效提升模型的正确分类率。基于特征正则化的鲁棒模型优化策略在提升模型鲁棒性方面表现突出，尤其是在面对C&W和DeepFool生成的对抗样本时，能够显著提升模型的抗攻击能力。然而，基于特征正则化的鲁棒模型优化策略的计算成本较高，尤其是在大规模数据集上，训练时间显著增加。这些实验结果为实际应用中的防御策略选择提供了重要参考，有助于根据具体需求选择合适的防御方法。

此外，本研究还提出了一个初步的混合防御策略构想，即结合改进的对抗训练和自适应输入扰动策略，构建一个自适应的混合防御框架。实验结果表明，该混合防御框架在多个对抗样本攻击下表现优于单独防御策略，尤其是在面对复杂多变的攻击环境时，能够有效提升模型的鲁棒性和泛化能力。然而，该混合防御框架的计算成本也相对较高，需要进一步优化以满足实时性要求。混合防御策略的提出与验证，为构建更加全面和高效的防御体系提供了新的思路，有助于应对日益复杂的攻击环境。

基于本研究的成果，我们提出以下建议：一是进一步优化现有的对抗样本防御策略，提升其防御效果和计算效率。例如，可以探索更有效的对抗样本生成方法，生成更隐蔽、更高质量的对抗样本，以更好地评估防御策略的性能；可以研究更高效的优化算法，降低计算成本，提升模型的实时性。二是研究更有效的混合防御策略，结合多种防御方法的优势，构建更加全面和高效的防御体系。例如，可以探索结合对抗训练、输入扰动、模型鲁棒性增强等多种方法的混合防御策略，以应对不同类型的攻击。三是探索对抗样本防御的可解释性问题，理解防御策略的防御机制，为实际应用中的策略选择和调整提供理论指导。例如，可以研究基于可解释（X）的技术，解释防御策略的防御机制，帮助用户理解防御策略的原理和效果。四是研究对抗样本防御的标准化问题，制定统一的评价指标和实验配置，推动对抗样本防御技术的健康发展。例如，可以学术界和工业界的力量，制定统一的评价指标和实验配置，以促进对抗样本防御技术的交流与合作。

展望未来，随着对抗样本攻击技术的不断演进，对抗样本防御策略的研究仍需持续深入。首先，对抗样本攻击技术将不断演进，攻击者将采用更复杂的攻击方法，如基于深度学习的对抗样本生成方法、基于物理攻击的方法等，这些新的攻击方法将对现有防御策略构成严重威胁。因此，需要不断研究新的防御方法，以应对不断变化的攻击环境。其次，防御策略的计算成本和实时性问题仍需解决。在实际应用中，深度学习模型需要满足实时性要求，而一些防御策略如对抗训练和神经架构搜索需要大量的计算资源，难以满足实时性要求。因此，需要研究更高效的防御方法，以降低计算成本，提升模型的实时性。此外，防御策略的可解释性问题也亟待解决。现有防御策略的防御机制往往缺乏可解释性，难以理解其防御原理，不利于实际应用中的策略选择和调整。因此，需要研究可解释的对抗样本防御方法，以提升防御策略的可信度和实用性。

最后，对抗样本防御技术的应用将更加广泛。随着技术的快速发展，深度学习模型在各个领域的应用日益广泛，对抗样本防御技术的应用也将更加广泛。例如，在自动驾驶领域，对抗样本防御技术可以用于提升自动驾驶系统的安全性；在金融领域，对抗样本防御技术可以用于提升金融风控系统的可靠性。因此，需要不断推动对抗样本防御技术的应用，以保障系统的安全可靠运行。

综上所述，对抗样本防御策略的研究是一个长期而艰巨的任务，需要学术界和工业界的共同努力。通过不断深入研究，对抗样本防御技术有望为系统的安全可靠应用提供有力保障，推动技术的健康发展。

七.参考文献

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八.致谢

本研究能够在预定时间内顺利完成，并获得预期的研究成果，离不开众多师长、同学、朋友和家人的支持与帮助。在此，谨向所有为本研究提供过指导、支持和鼓励的人们致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。XXX教授在研究选题、理论框架构建、实验设计以及论文撰写等各个环节都给予了我悉心的指导和无私的帮助。在研究初期，XXX教授以其深厚的学术造诣和丰富的科研经验，帮助我明确了研究方向，构建了合理的研究框架。在研究过程中，XXX教授不断提出宝贵的意见和建议，帮助我克服了一个又一个难题。在论文撰写阶段，XXX教授更是逐字逐句地审阅了我的论文，提出了许多修改意见，使论文的质量得到了显著提升。XXX教授严谨的治学态度、敏锐的科研思维和诲人不倦的师者风范，将使我受益终身。

感谢实验室的各位老师和同学，他们在研究过程中给予了我许多宝贵的帮助和支持。特别是XXX同学和XXX同学，他们在实验设计、数据分析和论文撰写等方面给予了我许多有益的建议和帮助。与他们的交流和讨论，使我开阔了思路，激发了新的研究灵感。此外，感谢实验室的各位师兄师姐，他们在生活和学习上给予了我许多关心和帮助，使我能够更好地投入到科研工作中。

感谢参与本研究评审的各位专家，他们提出了许多宝贵的意见和建议，使论文的质量得到了进一步提升。

感谢XXX大学和XXX学院为我提供了良好的科研环境和学习条件。学院的各位领导对本研究给予了大力支持，为研究的顺利进行提供了保障。

最后，我要感谢我的家人，他们一直以来都在默默地支持我、鼓励我，是我前进的动力源泉。他们的理解和支持，使我能够全身心地投入到科研工作中。

在此，再次向所有为本研究提供过帮助的人们致以最诚挚的谢意！

九.附录

附录A：实验设置细节

本节详细说明实验中使用的硬件、软件环境以及数据集的具体信息。

A.1硬件环境

实验平台配置如下：CPU为IntelCorei9-10900K，内存为32GBDDR4，GPU为NVIDIAGeForceRTX3080Ti，硬盘为1TBNVMeSSD。实验代码主要在PyTorch框架下实现。

A.2软件环境

实验所使用的软件环境包括：Python3.8，PyTorch1.10.0，TensorFlow2.4.1，CIFAR-10数据集下载自官方，MNIST数据集下载自Kaggle，ImageNet数据集下载自ImageNet官方。

A.3数据集信息

A.3.1CIFAR-10数据集

CIFAR-10数据集包含60,000张32x32彩色像，分为10个类别，每个类别6,000张像。像类别包括：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。实验中将数据集划分为50,000张训练像和10,000张测试像。

A.3.2MNIST数据集

MNIST数据集包含70,000张28x28灰度像，分为10个类别，每个类别7,000张像。像类别包括：0-9的数字。实验中将数据集划分为60,000张训练像和10,000张测试像。

A.3.3ImageNet数据集

ImageNet数据集包含1,281,622张像，分为1000个类别。实验中使用了ImageNet的验证集，包含50,000张像。

附录B：防御策略对比实验结果

本节列出不同防御策略在对抗样本攻击下的防御效果、模型精度保持以及计算效率的对比实验结果。

B.1防御效果对比

表B.1展示了不同防御策略在不同对抗样本攻击下的防御效果。结果表明，改进的对抗训练策略在大多数对抗样本攻击下能够有效提升模型的防御效果，但在某些高难度攻击下，防御效果有限。自适应输入扰动策略在缓解对抗样本影响方面表现良好，尤其是在面对FGSM和PGD生成的对抗样本时，能够有效提升模型的正确分类率。基于特征正则化的鲁棒模型优化策略在提升模型鲁棒性方面表现突出，尤其是在面对C&W和DeepFool生成的对抗样本时，能够显著提升模型的抗攻击能力。

表B.1防御效果对比

|防御策略|FGSM|PGD|C&W|DeepFool|

|------------------|-------|-------|-------|--------|

|对抗训练|0.65|0.60|0.55|0.50|

|自适应输入扰动|0.75|0.70|0.65|0.60|

|基于特征正则化|0.80|0.75|0.70|0.65|

B.2模型精度保持对比

表B.2展示了不同防御策略在cleandata上的模