噪声的双刃剑：强化学习如何利用神经网络中的随机防御

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本文探讨了对抗性样本的防御方法，提出“对抗风险”作为模型鲁棒性的目标，并框架化常见攻击和评估指标。指出模型可能优化替代目标而非对抗风险，发展了识别混淆模型和设计透明模型的工具，强调梯度自由优化技术在实践中的重要性，以期帮助研究者开发更强的防御措施。

对抗性样本对抗风险强化学习梯度自由优化模型鲁棒性神经网络防御方法

原文中文，约300字，阅读约需1分钟。