深度学习安全风险：对抗样本攻击与分布外样本问题

深度学习中的'对抗安全问题'指的是针对深度神经网络的攻击。攻击者可以通过添加少量的噪声或修改输入数据的方式来欺骗模型，使其输出错误的结果。这种攻击方式被称为'对抗样本攻击'。'对抗样本攻击'不仅可以影响图像分类、语音识别等应用，还可以影响自动驾驶和安防等领域的应用安全。

为了解决'对抗安全问题'，研究人员提出了许多防御机制，例如添加噪声、'对抗训练'、随机化等。这些方法可以提高模型的鲁棒性，减少'对抗攻击'的成功率。

另一个深度学习中的安全问题是'分布外样本安全问题'。'分布外样本'是指模型在训练时未见过的样本。如果模型在测试时遇到了'分布外样本'，可能会输出错误的结果。例如，一个只在城市道路上训练的自动驾驶系统可能无法正确处理乡村道路上的情况。

为了解决'分布外样本安全问题'，研究人员提出了许多方法，例如基于生成对抗网络的方法、基于置信度的方法等。这些方法可以帮助模型更好地处理未见过的样本，提高模型的泛化能力。