08 2月 2026/2/8 02:07:07 卷积神经网络模型安全性与对抗攻击防御策略 本文详细介绍了卷积神经网络模型安全性与对抗攻击防御策略。先阐述了卷积神经网络基础及工作原理，接着介绍对抗攻击的原理与常见类型，分析了卷积神经网络模型的安全性问题。然后重点介绍了对抗训练、防御性蒸馏、输入变换等防御策略，并给出相应的示例代码。还讨论了应用场景、技术优缺点、注意事项等内容，最后对文章进行总结，强调提高模型安全性的重要性。 convolutional neural network Adversarial Training Adversarial Attack Defense Strategy Input Transformation