对抗性攻击通过对输入数据引入微妙的、通常难以察觉的变化来利用神经网络中的漏洞，导致模型做出错误的预测。例如，向图像添加噪声可以诱使分类器错误地识别对象。
常见的攻击方法包括快速梯度符号法 (FGSM) 和投影梯度下降法 (PGD)，它们迭代地干扰特定边界内的输入。这些攻击针对模型对输入变化的敏感性，暴露了其泛化能力的弱点。
防御对抗性攻击涉及对抗训练 (对扰动示例进行训练)，防御性蒸馏或使用强大的架构等技术。对抗鲁棒性在面部识别或自动驾驶汽车等安全敏感应用中至关重要。
你如何为神经网络预处理数据？
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是的，增强智能专注于用人工智能增强人类的能力，强调协作而不是替代。一般原则包括将人工智能的分析能力与人类判断相结合，优先考虑可解释性和透明度，并确保人工智能辅助决策中的道德考虑。
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