基于神经网络的后门攻击 下载：270 浏览：2963

陈丹 张丽 《神经科学研究》 2022年5期

摘要: 现如今人工智能可谓是最热门的领域，随着人工智能和机器学习不断发展，以神经网络为基础的深度学习模型也日益强大起来，深度神经网络的安全问题也变得越来越重要且逐渐受到了广泛关注。然而，神经网络的特质导致其与生俱来存在安全隐患，经过特别处理后的样本数据在输入深度模型后，会导致错误的分类。目前攻击方式变化多端，另外由于攻击的成本变得越来越低，深度学习模型受到了前所未有的挑战，对各种商业应用来说也是极具威胁的。本文主要介绍了神经网络的后门攻击概念、攻击场景、攻击的种类。