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對抗樣本攻擊與防御是最近幾年興起的一個研究熱點,攻擊者通過微小的修改生成對抗樣本來使深度神經網絡預測出錯。生成的對抗樣本可以揭示神經網絡的脆弱性,并可以修復這些脆弱的神經網絡以提高模型的安全性和魯棒性。對抗樣本的攻擊對象可以分為圖像和文本兩種,大部分研究方法和成果都針對圖像領域,由于文本與圖像本質上的不同,在攻擊和防御方法上存在很多差異。該文對目前主流的文本對抗樣本攻擊與防御方法做出了較為詳盡的介紹,同時說明了數據集、主流攻擊的目標神經網絡, 并比較了不同攻擊方法的區別。最后總結文本對抗樣本領域面臨的挑戰,并對未來的研究進行展望。

目標檢測是一種廣泛應用于工業控制、航空航天等安全攸關場景的重要技術。近年來，隨著深度學習在目標檢 測領域的應用，檢測的精度得到了較大提升，但由于深度學習固有的脆弱性，使得基于深度學習的目標檢測技術的可靠性 和安全性面臨新的挑戰。本文通過對近幾年面向目標檢測的對抗樣本生成及防御的研究進行分析和總結，致力于為增強目 標檢測模型的魯棒性和提出更好的防御策略提供思路。首先，介紹了對抗樣本的概念、產生原因以及目標檢測領域對抗樣 本生成常用的評價指標和數據集。然后根據對抗樣本生成的擾動范圍將攻擊分為全局擾動攻擊和局部擾動攻擊。在這個分 類基礎上，又分別從攻擊的目標檢測器類型、損失函數設計等六個方面對目標檢測的對抗樣本生成方法進行了分析和總結， 并通過實驗對比了幾種典型目標檢測對抗攻擊方法的性能，同時比較了這幾種方法的跨模型的遷移攻擊能力。此外，本文 還對目前目標檢測領域常用的對抗防御策略進行了分析和歸納。最后，總結了目標檢測領域對抗樣本的生成及防御所面臨 的挑戰，并對未來發展方向做出了展望。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/download_new_edit_content.aspx?edit_id=202001&file_no=2024&journal_id=jig

摘要: 機器學習以強大的自適應性、自學習能力, 成為網絡空間防御的研究熱點和重要方向. 然而, 機器學習模型在網絡空間環境下存在受到對抗攻擊的潛在風險, 可能成為防御體系中最為薄弱的環節, 從而危害整個系統的安全. 為此, 科學分析安全問題場景, 從運行機理上探索算法可行性、安全性, 對運用機器學習模型構建網絡空間防御系統大有裨益. 本文全面綜述對抗機器學習這一跨學科研究領域在網絡空間防御中取得的成果及以后的發展方向. 首先介紹了網絡空間防御、對抗機器學習等背景知識. 其次, 針對機器學習在網絡空間防御中可能遭受的攻擊, 引入機器學習敵手模型概念, 目的是科學評估其在特定威脅場景下的安全屬性. 而后, 針對網絡空間防御的機器學習算法, 分別論述了在測試階段發動規避攻擊、在訓練階段發動投毒攻擊、在機器學習全階段發動隱私竊取的方法, 進而研究如何在網絡空間對抗環境下, 強化機器學習模型的防御方法. 最后, 展望了網絡空間防御中對抗機器學習研究的未來方向和有關挑戰.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c210089

大數據伴隨著物聯網、云計算和人工智能等技術的發展成為目前的研究熱點，并在許多領域得到了應用。蓬勃發展的航空領域具備天然的大數據土壤，受到人們越來越高的重視。近年來，學者們開始研究面向航空的大數據技術；航空公司也著手利用航空大數據為其提供服務，并將之提升至發展戰略的高度。已有研究和實踐表明，航空大數據不僅有利于降低航空公司的運營成本，而且可以提升客戶的體驗品質。首先從數據和系統性兩個角度給出了航空大數據的定義，并對相應的組織結構進行了比較系統的論述；然后從采集、存儲管理、預處理、分析和虛擬仿真與可視化五個方面詳細闡述了航空大數據中的關鍵技術，并對其中一些主要的模型和算法進行了比較分析；其次從多個方面描述了航空大數據的典型應用場景；最后深入地分析了航空大數據中存在的問題及未來的研究方向，以期對相關研究應用提供有益的參考。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2716.shtml

近年來，深度學習技術得到了快速發展。在自然語言處理（NLP）任務中，隨著文本表征技術從詞級上升到了文檔級，利用大規模語料庫進行無監督預訓練的方式已被證明能夠有效提高模型在下游任務中的性能。首先，根據文本特征提取技術的發展，從詞級和文檔級對典型的模型進行了分析；其次，從預訓練目標任務和下游應用兩個階段，分析了當前預訓練模型的研究現狀，并對代表性的模型特點進行了梳理和歸納；最后，總結了當前預訓練模型發展所面臨的主要挑戰并提出了對未來的展望。

//www.joca.cn/CN/abstract/abstract24426.shtml

摘要： 以深度學習為主要代表的人工智能技術正在悄然改變人們的生產生活方式，但深度學習模型的部署也帶來了一定的安全隱患.研究針對深度學習模型的攻防分析基礎理論與關鍵技術，對深刻理解模型內在脆弱性、全面保障智能系統安全性、廣泛部署人工智能應用具有重要意義. 擬從對抗的角度出發，探討針對深度學習模型的攻擊與防御技術進展和未來挑戰. 首先介紹了深度學習生命周期不同階段所面臨的安全威脅.然后從對抗性攻擊生成機理分析、對抗性攻擊生成、對抗攻擊的防御策略設計、對抗性攻擊與防御框架構建4個方面對現有工作進行系統的總結和歸納. 還討論了現有研究的局限性并提出了針對深度學習模型攻防的基本框架.最后討論了針對深度學習模型的對抗性攻擊與防御未來的研究方向和面臨的技術挑戰.

//crad.ict.ac.cn/CN/10.7544/issn1000-1239.2021.20200920

深度學習模型被證明存在脆弱性并容易遭到對抗樣本的攻擊,但目前對于對抗樣本的研究主要集中在計算機視覺領域而忽略了自然語言處理模型的安全問題.針對自然語言處理領域同樣面臨對抗樣本的風險,在闡明對抗樣本相關概念的基礎上,文中首先對基于深度學習的自然語言處理模型的復雜結構、難以探知的訓練過程和樸素的基本原理等脆弱性成因進行分析,進一步闡述了文本對抗樣本的特點、分類和評價指標,并對該領域對抗技術涉及到的典型任務和數據集進行了闡述;然后按照擾動級別對主流的字、詞、句和多級擾動組合的文本對抗樣本生成技術進行了梳理,并對相關防御方法進行了歸納總結;最后對目前自然語言處理對抗樣本領域攻防雙方存在的痛點問題進行了進一步的討論和展望.

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200500078

深度學習作為人工智能技術的重要組成部分，被廣泛應用于計算機視覺和自然語言處理等領域。盡管深度學習在圖像分類和目標檢測等任務中取得了較好性能，但是對抗攻擊的存在對深度學習模型的安全應用構成了潛在威脅，進而影響了模型的安全性。在簡述對抗樣本的概念及其產生原因的基礎上，分析對抗攻擊的主要攻擊方式及目標，研究具有代表性的經典對抗樣本生成方法。描述對抗樣本的檢測與防御方法，并闡述對抗樣本在不同領域的應用實例。通過對對抗樣本攻擊與防御方法的分析與總結，展望對抗攻擊與防御領域未來的研究方向。

//www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0059156

摘要： 深度學習作為人工智能技術的重要組成部分，被廣泛應用在計算機視覺、自然語言處理等領域。盡管深 度學習在圖像分類和目標檢測等方向上取得了較好性能，但研究表明，對抗攻擊的存在對深度學習模型的安全應 用造成了潛在威脅，進而影響模型的安全性。本文在簡述對抗樣本的概念及其產生原因的基礎上，分析對抗攻擊 的主要思路，研究具有代表性的經典對抗樣本生成方法。描述對抗樣本的檢測方法與防御方法，并從應用角度闡 述對抗樣本在不同領域的應用實例。通過對對抗樣本攻擊與防御方法的分析與總結，預測未來對抗攻擊與防御的 研究方向。

//www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0059156

如今，深度學習已被廣泛應用于圖像分類和圖像識別的問題中，取得了令人滿意的實際效果，成為許多人工智能應用的關鍵所在.在對于模型準確率的不斷探究中，研究人員在近期提出了“對抗樣本”這一概念.通過在原有樣本中添加微小擾動的方法，成功地大幅度降低原有分類深度模型的準確率，實現了對于深度學習的對抗目的，同時也給深度學習的攻方提供了新的思路，對如何開展防御提出了新的要求.在介紹對抗樣本生成技術的起源和原理的基礎上，對近年來有關對抗樣本的研究和文獻進行了總結，按照各自的算法原理將經典的生成算法分成兩大類——全像素添加擾動和部分像素添加擾動.之后，以目標定向和目標非定向、黑盒測試和白盒測試、肉眼可見和肉眼不可見的二級分類標準進行二次分類.同時，使用MNIST數據集對各類代表性的方法進行了實驗驗證，以探究各種方法的優缺點.最后總結了生成對抗樣本所面臨的挑戰及其可以發展的方向，并就該技術的發展前景進行了探討.