【TensorFlow深度学习】对抗攻击与防御策略在深度学习安全领域的应用

对抗攻击与防御策略在深度学习安全领域的应用：捍卫模型鲁棒性的双刃剑

深度学习的广泛应用带来了前所未有的智能服务，但同时也暴露了其安全性问题，尤其是对抗攻击（Adversarial Attack）对模型准确性的威胁。本文将探讨对抗攻击的基本原理、常用方法及其在深度学习安全领域的应用，同时分析并实践多种防御策略，以构建更健壮的模型。我们将结合Python代码示例，深入理解对抗攻击与防御的实战技术。

1. 对抗攻击基础

对抗攻击通过在输入样本中加入人眼难以察觉的微小扰动，导致模型做出错误预测。这类攻击凸显了深度模型对于输入变化的敏感性和不稳定性。

FGSM（快速梯度符号方法）示例：

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image