20260706:新增一些文章

concepts/adversarial-robustness.md

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+title: "对抗鲁棒性 (Adversarial Robustness)"
+created: 2026-07-04
+updated: 2026-07-04
+type: concept
+tags: [robustness, adversarial, security, perturbation]
+sources: []
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+# 对抗鲁棒性 (Adversarial Robustness)
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+模型在故意设计的微小输入扰动（对抗攻击）下保持正确预测的能力。
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+## 与鲁棒性认证的关系
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+- **对抗训练**：在训练中加入对抗样本提升鲁棒性（经验性）
+- **鲁棒性认证**（[[robustness-certification]]）：给出严格的数学保证——在特定扰动范围内预测必定不变
+- 认证是更强的声明，但通常更保守
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+## 常见攻击与防御
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+- 攻击：FGSM, PGD, C&W, AutoAttack
+- 防御：对抗训练, 随机平滑（[[randomized-smoothing]]）, 输入去噪
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+## 与语义鲁棒性的区别
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+对抗鲁棒性关注**恶意设计的**、像素级的不可察觉扰动；语义鲁棒性关注**自然发生的**语义属性变化（形状、风格、背景等）。[[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]] 将问题推进到语义层。
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+## 参考
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+- [[robustness-certification|鲁棒性认证]]
+- [[randomized-smoothing|随机平滑]]
+- [[semantic-robustness-certification|语义鲁棒性认证]]
+- [[distribution-shift|分布偏移]]