对抗攻击解剖：基于概念的可解释人工智能剖析

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敌对攻击对深度神经网络的可靠性和鲁棒性构成重大威胁。本文通过使用可解释的人工智能技术对敌对攻击对卷积神经网络学习的概念的影响进行了深入分析，通过在多种网络架构和有针对性的敌对攻击技术上进行广泛实验，揭示了几个关键发现，包括敌对攻击在特征空间中引入新概念或修改现有概念、敌对扰动可以线性分解为一组潜在矢量分量，并且其中的一个子集负责攻击的成功等。这些发现对敌对攻击的本质和对学习表示的影响提供了有价值的见解，为开发更加强大和可解释的深度学习模型以及有效的防御策略铺平了道路。

敌对攻击对深度神经网络构成威胁，本文通过实验揭示了其对卷积神经网络学习的影响，包括引入新概念和线性分解扰动。这些发现为开发更强大的深度学习模型和防御策略提供了见解。