评估对抗稳健性：FGSM、Carlini-Wagner 攻击的比较及蒸馏在防御机制中的作用

这篇学术论文深入探讨了针对图像分类任务中使用的深度神经网络（DNN）的对抗性攻击，并调查了旨在增强机器学习模型鲁棒性的防御机制。研究聚焦于理解两种主要攻击方法的影响：快速梯度符号法（FGSM）和 Carlini-Wagner（CW）方法。该文献提出防御蒸馏作为一种抵御 FGSM 和 CW 攻击的防御机制，并使用 CIFAR-10 数据集对其进行评估。虽然该提出的防御技术在抵御 FGSM...