图像识别的对抗鲁棒性评测系统研究

随着深度学习技术的广泛应用,图像识别系统在多个领域都取得了显著的进展,包括医疗诊断、自动驾驶、安全监控等。然而,即便是最先进的图像识别系统也容易受到对抗样本的攻击,这些对抗样本通过在原始图像中添加细微的、人眼难以察觉的扰动,使得图像识别系统做出错误的判断。为了应对这一挑战,文章提出了一个全新的对抗鲁棒性评测系统,旨在系统地评估和测试图像识别系统面对对抗样本攻击时的鲁棒性,以期为进一步提高图像识别系统的安全性提供参考。