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车规计算芯片的AI模型鲁棒性与对抗攻击防护.docx
资料介绍
车规计算芯片的AI模型鲁棒性与对抗攻击防护
一、车载AI模型的安全威胁
部署在车规芯片上的AI模型面临多种安全威胁。对抗性攻击（Adversarial Attack） 是最受关注的威胁类型——攻击者通过在传感器输入上添加人眼难以察觉的微小扰动（对摄像头图像添加特定模式的像素噪声），使模型产生错误的感知输出。在自动驾驶场景中，对抗攻击可导致车辆将停止标志误识别为限速标志、将前方车辆误识别为空—这种误判可能直接引发严重安全事故。
对抗攻击的方式可分为 白盒攻击（攻击者完全了解模型架构和权重参数）和 黑盒攻击（攻击者不了解模型细节，通过输入输出对进行试探）。白盒攻击的对抗样本生成效率高、隐蔽性强，是最危险的攻击类型。黑盒攻击通常通过迁移性攻击实现——在白盒替代模型上生成对抗样本，利用不同模型在决策边界上的相似性，使对抗样本对目标模型同样有效。
二、对抗训练与鲁棒性增强
对抗训练（Adversarial Training） 是提升模型鲁棒性的最有效方法之一。其基本思路是在训练过程中，用实时生成的对抗样本替代原始训练样本。模型在每次训练迭代中，都会"见识"到针对当前模型参数优化的对抗样本，逐渐学会忽略对抗扰动中的恶意特征，关注真正与任务相关的自然特征。
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| 78-车规计算芯片的AI模型鲁棒性与对抗攻击防护.docx | 38K |
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