小心，那些看似聪明的AI，其实眼里只有“补丁”？

背景：深度学习模型在图像分类等任务上取得了高准确率，但研究发现它们极易受到对抗样本的攻击，即在输入中添加微小扰动即可导致模型误判，这揭示了深度学习在安全性上的脆弱本质。研究目的：本文旨在介绍对抗样本如何欺骗高准确率的图像分类模型，通过FGSM（快速梯度符号法）演示对抗样本的制作过程，并解释神经网络脆弱的原因，同时探讨对抗攻击的现实威胁和防御策略。结论：对抗样本暴露了深度学习模型基于统计优化而非语义理解的局限性，这是当前架构的内在属性，无法完全消除；随着AI在关键领域的应用，必须将泛化性和安全性提升为与准确率同等重要的工程需求，以避免虚假的安全感。