对抗攻击与防御：一项调查
本文研究深度学习中的对抗样本问题，总结了生成对抗样本的方法，提出了对抗样本的应用分类，并探讨了对抗样本的攻击和防御策略以及面临的挑战和潜在解决方案。
Dec, 2017
本文综述了近期深度学习中对于对抗攻击和防御技术的研究进展，聚焦于基于深度神经网络的分类模型，并进行了对攻击和防御方法的分类和评价，其中重点介绍了正则化方法在提高模型的鲁棒性方面的应用。此外，还探索了新型攻击方式，如基于搜索、决策、降维和物理世界攻击，并提出了对于未来研究的建议。
Mar, 2023
深度学习使我们能够高效地训练复杂数据的神经网络。然而，随着研究的增长，神经网络的几个弱点也被曝光。对抗机器学习是一种特定的研究领域，旨在利用和理解导致神经网络因输入接近原始输入而错误分类的一些弱点。提出了一类称为对抗性攻击的算法，用于在不同领域的各种任务上使神经网络错误分类。随着对对抗性攻击的广泛研究，了解对抗性攻击的分类是至关重要的。这将有助于我们以系统性的方式了解弱点，并帮助我们减轻对抗性攻击的影响。本文对现有的对抗性攻击及其不同角度的理解进行了概述，并简要介绍了现有对抗性防御措施及其在减轻对抗性攻击效果方面的局限性。此外，我们讨论了对抗机器学习领域未来研究的方向。
Aug, 2023
本文总结了最新的对抗攻击技术，利用现代防御策略对其进行分类，并概述视觉转换进展、反对抗设置中使用的数据集及度量标准，并在不同攻击下比较最新成果，最终确定了该领域的开放问题。
May, 2023
本文主要介绍了机器学习算法在数字经济和人工智能等领域中的广泛应用，特别是在安全关键应用领域中的重要性。同时，文章详细介绍了对抗机器学习攻击的原理、攻击类型及当前各种防御机制的深度分析。
Feb, 2022
这篇论文探讨了深度学习在图像分类中的安全问题，介绍了针对对抗攻击和对抗防御的新分类方法，提供了研究者需要考虑的相关指导，并讨论了未来研究的方向。
Sep, 2020
机器学习系统中的对抗现象给实际应用带来了严重安全威胁，本调查旨在从统一的视角对现有的防御机制进行系统回顾，通过将机器学习系统划分为预训练、训练、后训练、部署和推断等五个阶段，提出明确的分类法，以分析各个防御机制的机制、联系和差异，并激发未来研究开发更先进、全面的防御机制。
Dec, 2023
这项调查研究针对网络安全中恶意软件分类展示了当前对抗性攻击和防御策略的研究，将方法分类为生成模型、基于特征的方法、集成方法和混合策略，并评估了每个领域的优点和缺点，同时讨论了常用的数据集和评估标准，最后提出了开放性研究难题和未来的研究选项。
Dec, 2023
本文介绍了一种基于对深度神经网络输入输出映射的精确理解的算法，用于制造可以轻易被误分类的针对深度神经网络的对抗样本，通过计算不同类型的样本之间的硬度度量对不同的类型的样本抗击抗性进行了评估，并提出了防御针对性攻击的初步方法。
Nov, 2015