基于对抗样本的暴力枚举攻击防范技术

1/1基于对抗样本的暴力枚举攻击防范技术第一部分对抗样本的原理和特征 2第二部分暴力枚举攻击的原理与实现 4第三部分基于抵抗对抗样本的对抗训练 6第四部分基于对抗样本输入识别的防御策略 8第五部分基于模型鲁棒性的防御策略 11第六部分基于数据增强的防御策略 14第七部分基于变分自编码器的防御策略 16第八部分基于迁移学习的防御策略 19

第一部分对抗样本的原理和特征关键词关键要点主题名称：对抗样本的生成

1.对抗性扰动：在干净样本上叠加经过精心设计的微小扰动，导致模型错误分类。

2.目标函数：扰动通常通过优化目标函数生成，该函数衡量模型分类错误的程度。

3.生成算法：常用的算法包括快速梯度符号法（FGSM）、投影梯度下降法（PGD）和基于进化算法的方法。

主题名称：对抗样本的特征

对抗样本的原理

对抗样本是指经过精心设计的输入，其旨在欺骗机器学习模型做出错误的预测。这些样本看似合法的输入，但通常包含对人类不易察觉的微小扰动。

对抗样本的原理是利用模型决策边界附近的微妙差异。机器学习模型通常具有复杂、非线性的决策边界，在这些边界附近，输入的微小变化可能会导致模型预测的显着变化。对抗样本就是利用了这一点，通过在输入中引入不可见的扰动，将样本移动到决策边界附近，从而迫使模型做出错误的预测。

对抗样本的特征

对抗样本具有以下特征：

*不可察觉性：对于人类观察者来说，对抗样本与合法的输入看起来非常相似。

*有针对性：对抗样本专为攻击特定机器学习模型而设计。

*鲁棒性：对抗样本对输入扰动具有鲁棒性，即使添加了噪声或进行了图像变换，它们也仍然有效。

*可转移性：对抗样本通常可以从一个模型转移到另一个模型，即使这些模型具有不同的架构或训练数据。

对抗样本的类型

根据扰动的方法，对抗样本可以分为以下类型：

*无目标对抗样本：这些样本旨在欺骗模型做出任何错误的预测，而不管预测的具体内容。

*有目标对抗样本：这些样本旨在欺骗模型做出特定的错误预测，例如将图像中的“猫”分类为“狗”。

*黑盒对抗样本：这些样本在没有模型访问权限的情况下生成，通过查询黑盒模型的行为来迭代优化扰动。

*白盒对抗样本：这些样本在具有模型访问权限的情况下生成，利用模型的梯度或其他信息来优化扰动。

对抗样本的生成方法

生成对抗样本的常用方法包括：

*快速梯度符号法（FGSM）：使用模型的梯度将噪声添加到输入中，从而将输入推向决策边界。

*迭代快速梯度符号法（IFGSM）：FGSM的迭代版本，通过重复进行FGSM步骤来优化扰动。

*基于进化的方法：使用进化算法生成对抗样本，这些算法模拟生物进化过程，以找到最有效的扰动。

*基于梯度的生成对抗网络（GAN）：利用GAN生成对抗样本，这些GAN充当造假器，产生逼真的对抗性输入。第二部分暴力枚举攻击的原理与实现暴力枚举攻击的原理与实现

暴力枚举攻击是一种通过尝试所有可能组合的密码或密钥来破解目标系统或帐户的密码破译技术。其原理如下：

1.穷举搜索：攻击者根据密码或密钥的长度、字符集和特殊符号的使用情况生成一个可能的密码或密钥列表。

2.尝试认证：攻击者将生成的密码或密钥逐一尝试用于目标系统或帐户的登录或访问。

3.验证成功：如果某个密码或密钥与目标系统或帐户匹配，攻击者将成功破解该凭证。

暴力枚举攻击的实现主要涉及以下步骤：

1.密码字典生成：攻击者根据已知的密码模式、常见单词和字符组合生成一个包含各种密码候选的字典。

2.密码变换：为了增加密码破解的成功率，攻击者可以对字典中的密码进行变换，例如大小写转换、数字替换或字符替换。

3.并行处理：为了提高攻击效率，攻击者可以使用多线程或分布式计算技术对密码字典进行并行处理，同时尝试多个密码。

4.密码猜测：攻击者可以使用猜测算法或人工干预来生成更多可能的密码候选。

5.字典优化：基于已有的攻击记录或密码泄露信息，攻击者可以优化密码字典，使其包含更可能被使用的密码组合。

6.捕获认证尝试：攻击者可以通过网络嗅探或代理服务器捕获目标系统或帐户的认证尝试，并根据这些信息调整攻击策略。

暴力枚举攻击的成功率取决于以下因素：

*密码的强度：密码的长度、复杂性（字符集、特殊符号的使用）越高，被暴力破解的难度越大。

*密码字典的规模：密码字典包含的候选密码越多，攻击者的成功率越高。

*认证系统的限制：如果认证系统限制了登录尝试的次数或速度，可以减缓暴力枚举攻击。

*计算能力：攻击者使用的计算能力越多，暴力枚举攻击的速度越快。

*密码泄露：如果目标密码在其他数据泄露事件中被泄露，攻击者可以使用泄露的密码作为攻击起点。

为了防御暴力枚举攻击，可以采取以下措施：

*采用强密码策略：强制用户使用包含大写字母、小写字母、数字和特殊符号的复杂密码，并定期更改密码。

*限制登录尝试：实施锁定时机制或验证码系统，限制在短时间内进行的认证尝试次数。

*使用混合认证：结合密码认证和双因素认证或生物识别技术，增加攻击者的破解难度。

*监控认证日志：定期审查认证日志，检测异常登录活动或暴力枚举攻击的迹象。

*实施入侵检测系统（IDS）：部署IDS检测并阻止来自已知攻击者或可疑IP地址的暴力枚举尝试。第三部分基于抵抗对抗样本的对抗训练关键词关键要点【基于对抗样本的对抗训练】

1.通过对抗样本训练模型，提高模型对对抗扰动的鲁棒性。

2.将对抗样本加入训练集中，作为正样本进行训练，增加模型对对抗样本的辨别能力。

3.使用生成对抗网络（GAN）生成对抗样本，提高对抗样本的多样性和鲁棒性。

【鲁棒性评估】

基于对抗样本的对抗训练

基于对抗样本的对抗训练是一种有效的防御对抗样本攻击的技术。它通过训练模型在对抗样本上仍然具有鲁棒性来实现。对抗训练包括以下步骤：

1.生成对抗样本

使用对抗样本生成算法（例如FGSM或PGD）生成对抗样本。这些样本与原始样本几乎相同，但会被模型错误分类。

2.将对抗样本添加到训练集中

将生成的对抗样本添加到模型的训练集中。这将迫使模型在对抗样本上进行学习。

3.训练模型

使用包含对抗样本的训练集训练模型。训练过程与传统模型训练类似，但模型会优化在对抗样本上的性能。

对抗训练的原理

对抗训练通过以下三个机制提高模型的鲁棒性：

*平滑决策边界：对抗样本经常落在数据分布的边缘，使得模型难以区分它们和原始样本。对抗训练迫使模型将决策边界平滑化，从而减少模型对扰动的敏感性。

*降低梯度幅度：对抗训练通过最小化对抗样本的梯度来降低模型对输入扰动的敏感性。较小的梯度幅度使攻击者难以找到能够显著更改模型预测的扰动。

*增加隐含空间的鲁棒性：对抗训练鼓励模型在隐含空间中表示对抗样本的方式与原始样本类似。这使得攻击者难以在该空间中找到针对模型的有效扰动。

对抗训练的优点

对抗训练的优点包括：

*有效防范对抗样本攻击：对抗训练已被证明可以有效提高模型在对抗样本上的鲁棒性，即使针对未知的攻击算法。

*通用性：对抗训练可以适用于各种模型架构和数据集，包括图像分类、自然语言处理和计算机视觉任务。

*易于实施：对抗训练只需要对训练过程进行简单的修改，易于集成到现有的机器学习框架中。

对抗训练的局限性

对抗训练也有一些局限性：

*计算成本高：生成对抗样本和训练对抗模型需要大量计算资源。

*可能降低原始准确性：在某些情况下，对抗训练可能会导致模型原始准确性的轻微下降。

*无法防范所有攻击：虽然对抗训练有效地降低了对抗样本攻击的成功率，但它无法完全防范所有类型的攻击。

结论

基于对抗样本的对抗训练是一种强大且有效的方法，可以提高模型对对抗样本攻击的鲁棒性。通过平滑决策边界、降低梯度幅度和增加隐含空间的鲁棒性，对抗训练使模型能够在输入扰动的存在下做出鲁棒预测。虽然对抗训练有一些局限性，但它是目前抵御对抗样本攻击的最有效技术之一。第四部分基于对抗样本输入识别的防御策略关键词关键要点【白盒对抗防御】

1.利用训练好的对抗样本识别器，对输入样本进行分类，将对抗样本与正常样本区分开来。

2.识别后的对抗样本可以被拒绝或进行进一步的处理，如重新采样或去噪。

3.白盒防御方法通常针对特定类型的对抗样本生成器设计，对未知或新的对抗样本攻击可能不够鲁棒。

【黑盒对抗防御】

基于对抗样本输入识别的防御策略

简介

对抗样本输入是精心设计的输入数据，旨在通过微小的扰动欺骗机器学习模型，使其对对抗样本产生错误的预测。基于对抗样本的暴力枚举攻击是对机器学习模型的严重威胁，它通过生成大量对抗样本并对模型进行遍历来攻击目标模型。

防御策略

为防范基于对抗样本输入的暴力枚举攻击，提出了多种防御策略，包括：

1.输入验证和过滤

*输入数据范围检查：限制输入数据的范围，过滤掉超出预期范围的异常值。

*数据类型检查：验证输入数据的类型是否与预期相符，例如：数字、字符串或图像。

*格式检查：检查输入数据的格式是否符合预定的标准，例如：JSON、XML或文本。

2.对抗样本检测

*距离度量：计算对抗样本与原始样本之间的距离，例如：欧氏距离、余弦距离或Wasserstein距离。

*梯度信息：利用梯度信息检测对抗样本，例如：计算输入变化对模型输出的梯度，异常的梯度可能表明对抗样本的存在。

*特征提取：提取对抗样本和正常样本的特征，并使用分类器区分两者。

3.模型鲁棒性增强

*对抗训练：使用对抗样本对模型进行训练，使其对对抗样本的鲁棒性增强。

*正则化：使用正则化技术，例如：L1或L2正则化，防止模型过拟合并增强其对对抗样本的鲁棒性。

*集成学习：集成多个模型的预测，通过多样化降低对抗攻击的成功率。

4.异常检测

*基于统计的异常检测：建立正常样本的统计分布，检测超出分布范围的异常输入，包括对抗样本。

*基于聚类的异常检测：将输入数据聚类，并识别与其他簇明显不同的异常簇，可能包含对抗样本。

5.安全多方计算（SMC）

*同态加密：使用同态加密对模型输入和输出进行加密，允许在加密条件下执行模型推理，防止对抗样本的生成。

*秘密共享：将输入数据秘密共享为多个部分，分布在不同参与者处，防止单个参与者生成对抗样本。

6.生成式对抗网络（GAN）

*对抗性自动编码器（AAE）：使用对抗训练来学习对抗样本的潜在空间，并检测与正常空间不同的对抗样本。

*生成对抗网络（GAN）：使用GAN生成对抗样本并对模型进行对抗训练，增强其对对抗样本的鲁棒性。

评估

对基于对抗样本输入识别的防御策略的评估涉及以下指标：

*检测率：检测对抗样本的准确性。

*误报率：错误地将正常样本识别为对抗样本的可能性。

*时间复杂度：防御策略的计算效率。

*内存消耗：防御策略对内存资源的需求。

选择最适合特定应用的防御策略取决于模型的类型、应用程序的上下文和性能要求。第五部分基于模型鲁棒性的防御策略关键词关键要点加固模型鲁棒性

1.对抗训练：通过在训练过程中引入对抗样本，增强模型对对抗扰动的鲁棒性。这迫使模型学习对抗扰动的特征，从而使其难以被欺骗。

2.正则化技术：使用正则化项，如L1/L2正则化或dropout，可以减少模型的过拟合并提高其泛化能力。正则化技术通过惩罚复杂模型中的权重来增强模型对噪声和扰动的鲁棒性。

3.防御性蒸馏：将一个鲁棒的「教师」模型的知识转移到一个较小的「学生」模型中。通过蒸馏过程，学生模型继承教师模型对抗样本的鲁棒性，从而提高其防御能力。

鲁棒性评估

1.对抗样本生成：使用生成模型或对抗攻击算法生成逼真的对抗样本。这些样本用于评估和比较不同防御策略的鲁棒性。

2.多维度评估：除了分类准确率外，还应该考虑攻击成功率、扰动大小和模型置信度。多维度评估提供了对防御策略整体有效性的更全面了解。

3.迁移攻击评估：评估防御策略对从不同训练数据集或模型架构转换而来的对抗样本的鲁棒性。这对于衡量防御策略的泛化能力至关重要。

对抗样本检测

1.统计特征分析：对抗样本通常具有与正常样本不同的统计特征，例如像素分布或梯度值。通过分析这些特征，可以识别和过滤掉潜在的对抗样本。

2.深度学习检测器：训练一个深度学习模型，专门用于检测对抗样本。该模型可以识别细微的特征，这些特征可能无法通过传统方法检测到。

3.可解释性技术：利用可解释性技术，如LIME或SHAP，了解对抗样本中哪些特征导致错误分类。这有助于优化检测器并提高其鲁棒性。

实时防御

1.在线对抗样本生成：在部署模型时实时生成对抗样本，用于持续评估模型鲁棒性并检测潜在攻击。

2.自适应防御：根据实时对抗样本的反馈动态调整防御策略。这使模型能够适应不断变化的攻击技术，并保持其有效的防御能力。

3.轻量级防御：开发轻量级防御机制，可以在资源受限的设备上实时实施。这对于边缘计算和移动应用程序至关重要。

防御评估和基准

1.标准化基准：建立标准化基准，用于比较不同防御策略的性能和鲁棒性。这有助于公平评估算法并促进该领域的进步。

2.开放数据集：提供公开的对抗样本数据集，用于训练和评估防御策略。共享数据促进了算法的开发和改进。

3.竞赛和评估平台：举办竞赛和建立评估平台，让研究人员和从业人员展示和比较他们的防御策略。这促进了创新并推动了该领域的进步。基于模型鲁棒性的防御策略

基于模型鲁棒性的防御策略旨在增强模型对对抗样本的鲁棒性，从而减轻暴力枚举攻击。以下是在文章中介绍的几种此类策略：

训练鲁棒模型

*对抗训练：将对抗样本添加到训练数据中，并对模型进行重新训练以提高其对对抗扰动的鲁棒性。

*正则化技术：使用正则化项（例如L1或L2正则化）来惩罚模型中的大权值，从而使其对噪声和扰动更加鲁棒。

*数据增强：通过对输入数据进行随机转换（例如旋转、翻转、裁剪）来增强模型，使其对数据分布的变化更加鲁棒。

集成防御

*模型集成：将多个模型的预测进行平均或投票，以获得对对抗样本更鲁棒的集成预测。

*模型融合：将不同模型的特征或决策级输出进行组合，以增强整体鲁棒性。

主动防御

*对抗样本检测：使用算法或启发式方法检测对抗样本，在攻击者执行它们之前对其进行识别和拒绝。

*对抗样本净化：通过移除对抗扰动或通过降噪技术将对抗样本转换为良性样本。

被动防御

*验证码和生物特征：使用验证码或生物特征识别机制来防止攻击者自动化暴力枚举攻击。

*限制重试次数：限制用户在指定时间段内可以进行登录或访问敏感资源的重试次数，以减轻暴力枚举攻击的影响。

具体示例：

以下是一些基于模型鲁棒性的防御策略的具体示例：

*使用对抗训练增强图像分类模型：将对抗样本添加到ImageNet数据集，并重新训练ResNet-50模型。这提高了模型对对抗扰动的鲁棒性，并降低了暴力枚举攻击的成功率。

*使用正则化技术训练文本分类模型：使用L1正则化项训练BERT文本分类模型。正则化项惩罚大权值，提高了模型对噪声和扰动的鲁棒性，降低了暴力枚举攻击的有效性。

*集成多个模型进行欺诈检测：集成决策树、随机森林和神经网络模型进行欺诈检测。集成预测比任何单个模型的预测都更加鲁棒，从而减轻了暴力枚举攻击。第六部分基于数据增强的防御策略关键词关键要点对抗训练

1.训练模型处理对抗样本，提高模型的鲁棒性。

2.使用针对性对抗训练技术，生成特定攻击的对抗样本，并对模型进行微调。

3.应用多模型对抗训练，利用多个模型协作抵御对抗攻击。

输入变形

1.对输入数据进行随机变形，如添加噪声、旋转或缩放，扰乱对抗样本的结构。

2.利用图像处理技术，如平滑滤波或颜色抖动，修改输入图像的特征。

3.使用生成对抗网络（GAN），生成与原始输入相似的变形输入，提高模型的泛化能力。

特征蒸馏

1.从对抗样本中提取健壮特征，并将其注入到正常模型中。

2.使用注意力机制，识别对抗样本中具有区分性的特征。

3.应用特征蒸馏技术，将对抗特征转移到正常模型，增强其对抗攻击能力。

防御性正则化

1.在训练过程中，对对抗样本引入惩罚项，鼓励模型学习对抗样本的固有结构。

2.使用平滑L1范数或对抗损失函数作为正则化项，减弱对抗样本的影响。

3.采用对抗训练和防御性正则化的混合方法，进一步提升模型的鲁棒性。

元学习

1.使用元学习算法，训练模型适应未知的对抗攻击。

2.应用元梯度下降技术，优化模型对对抗样本的泛化能力。

3.探索基于强化学习的元学习方法，增强模型的主动防御能力。

对抗网络

1.构建对抗网络，对抗攻击者生成的对抗样本。

2.利用生成对抗网络（GAN）生成对抗样本，并将其用于模型训练。

3.采用多层感知机（MLP）或卷积神经网络（CNN）作为对抗网络，增强其判别能力。基于数据增强的防御策略

数据增强是一种广泛用于提高深度学习模型鲁棒性的技术。它通过对原始数据应用一系列变换，生成一个扩展的数据集。这些变换包括裁剪、翻转、旋转、平移和颜色扰动。

增强后的数据集旨在覆盖原始数据集中未遇到的数据分布，从而提高模型在遇到对抗样本时的鲁棒性。这是因为对抗样本通常是通过对原始图像进行细微的扰动来创建的，这些扰动可能不会触发原始模型的检测系统。然而，增强的数据集包含了更广泛的数据分布，增加了模型检测对抗样本的可能性。

基于数据增强的防御策略通常涉及以下步骤：

1.生成增强后的数据集：使用原始数据集，应用各种增强变换来创建一个扩充的数据集。这可以手动完成，也可以使用专门的库，如TensorFlow的ImageDataGenerator或Keras的ImageDataAugmentation。

2.训练鲁棒模型：在增强后的数据集上训练模型。训练过程应专注于提高模型在对抗样本上的鲁棒性。这可以通过使用对抗损失函数或正则化技术来实现。

3.部署模型：训练后，将模型部署到实际环境中。增强后的数据集有助于模型在遇到对抗样本时保持鲁棒性。

以下是一些基于数据增强的防御策略的具体例子：

*对抗训练：对抗训练涉及在对抗样本上训练模型。对抗样本通过最小化模型的损失函数并最大化模型的输出标签创建。通过与对抗样本交互，模型学习识别和抵御这些攻击。

*混合训练：混合训练结合了原始数据和对抗样本的训练。在每个训练迭代中，一批原始图像和一批对抗图像被馈送到模型中。这有助于模型学习对抗样本的特性，同时保持对原始数据的鲁棒性。

*正则化：正则化技术有助于防止模型过拟合，从而提高其鲁棒性。一些常用的正则化技术包括数据增强、Dropout和权重衰减。

基于数据增强的防御策略已被证明在防范暴力枚举攻击方面是有效的。这些策略通过扩大训练数据集并增加模型对对抗样本的鲁棒性来实现这一目标。然而，重要的是要注意，没有一种单一的防御策略可以完全防止所有暴力枚举攻击。相反，需要采用多层防御方法，其中基于数据增强的策略只是其中的一部分。第七部分基于变分自编码器的防御策略关键词关键要点基于变分自编码器的防御策略

1.对抗样本检测：变分自编码器(VAE)是一种生成模型，可以学习数据分布，并识别与正常数据模式不一致的潜在对抗性样本。

2.图像生成器和判别器：VAE由两个主要模块组成：生成器，它可以从潜空间中生成图像；和判别器，它将生成图像与真实图像区分开来。

3.异常检测：如果判别器对生成图像分配的概率较低，则表明该图像可能是一个对抗性样本。VAE可以使用此概率作为异常检测指标，识别潜在的攻击。

对抗样本鲁棒训练

1.正则化损失函数：将VAE的重建损失函数与对抗性扰动损失相结合，以最大化生成图像与真实图像之间的相似性，同时最小化其对对抗性扰动的敏感性。

2.渐进式对抗样本训练：逐渐将更强的对抗性扰动引入训练过程中，迫使VAE学习生成对抗样本鲁棒的图像。

3.集成攻击防御：将基于VAE的防御策略与其他对抗样本防御技术相结合，以提供多层保护，全面抵御攻击。基于变分自编码器的防御策略

对抗样本是一种恶意修改的输入，能够欺骗机器学习模型并产生不正确的预测。基于对抗样本的暴力枚举攻击是一种对基于机器学习的安全系统发动攻击的技术，通过枚举所有可能的输入值并逐一验证其分类来寻找对抗样本。

变分自编码器（VAE）是一种生成模型，能够从输入数据中学习潜在表示，并生成与输入数据相似的样本。基于VAE的防御策略利用了VAE的这些特性，通过以下步骤来防范基于对抗样本的暴力枚举攻击：

1.潜在空间的近似：

VAE将输入数据映射到一个低维潜在空间。在暴力枚举攻击中，枚举所有可能的输入值并在原始数据空间中评估它们的分类成本是一项耗时的任务。基于VAE的防御策略通过在潜在空间中近似枚举过程，提高了效率。

2.高斯分布的潜在表示：

VAE假设潜在表示遵循高斯分布。这使得可以在潜在空间中使用贝叶斯优化等技术高效地探索最有利的对抗性样本。

3.梯度估计：

使用自动微分技术，可以计算目标分类模型在潜在空间中的梯度。这使得能够在潜在空间中估计对抗性样本的方向，并朝着该方向优化样本。

4.投影回原始空间：

一旦在潜在空间中找到了一个有希望的对抗性样本，就可以通过VAE的解码器将其投影回原始数据空间。这产生的对抗性样本保留了原始输入的大部分特性，但能够欺骗目标分类模型。

5.对抗性样本的验证：

最后，生成的对抗性样本将在目标分类模型上进行验证。如果样本能够欺骗模型，则标记为对抗性样本。

基于VAE的防御策略的优势在于：

*效率高：通过在潜在空间中近似枚举，可以显着提高暴力枚举攻击的效率。

*准确性高：VAE能够生成高质量的对抗性样本，欺骗性强。

*泛化性强：该策略不受特定目标分类模型的限制，可以防御各种机器学习模型。

此外，该策略还可以通过以下方法进一步增强：

*使用循环神经网络（RNN）建模时间序列数据，可以防范针对时间序列分类模型的暴力枚举攻击。

*集成多模态数据，可以提升对图像或文本等多模态数据的防御能力。

*利用迁移学习技术，可以快速适应新的目标分类模型，增强系统的鲁棒性。

总的来说，基于变分自编码器的防御策略是一种有效且高效的方法，可以防范基于对抗样本的暴力枚举攻击，保护基于机器学习的安全系统。该策略的可扩展性和泛化性使其成为现实世界中对抗性攻击的潜在解决方案。第八部分基于迁移学习的防御策略关键词关键要点【基于迁移学习的防御策略】：

1.利用训练好的对抗样本分类模型，将其输出特征作为防御模型的输入特征；

2.利用迁移学习技术，将训练好的攻击模型的特征提取器迁移到防御模型中；

3.采用深度神经网络结构，提高防御模型的特征提取和分类能力。

【集成对抗防御模型】：

基于迁移学习的防御策略

前言

对抗样本攻击对深度学习模型构成严峻威胁，基于迁移学习的防御策略已成为抵御该类型攻击的有效方法。本文将详细阐述基于迁移学习的对抗样本防御策略，包括其原理、优势和应用。

原理

基于迁移学习的对抗样本防御策略利用预先训练的深度学习模型知识来增强模型对对抗样本的鲁棒性。预先训练的模型通常在大型、干净的数据集上进行训练，获得了对广泛模式和特征的理解。通过将这些知识迁移到目标模型，可以弥补目标模型在特定对抗场景下的不足。

优势

基于迁移学习的防御策略具有以下优势：

*通用性：预先训练的模型对各种图像域和攻击类型具有泛化能力，这意味着它们可以广泛应用于不同的对抗场景。

*效率：迁移学习可以有效利用已有的知识，减少目标