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攻击分类器的对抗样本生成技术的现状分析;;01;;;;;02;;;;03;;;;攻击效果：基于梯度和优化的方法通常能够生成具有较强攻击性的对抗样本，而基于生成模型的方法生成的对抗样本则具有更高的多样性和逼真度。
计算复杂度：基于梯度和优化的方法通常需要较少的计算资源，而基于生成模型的方法则需要大量的计算资源进行训练。
适用范围：基于梯度和优化的方法适用于各种类型的分类器，而基于生成模型的方法则更适用于具有大量训练数据的场景。
防御策略：针对不同类型的对抗样本生成方法，需要采取不同的防御策略来提高分类器的鲁棒性。例如，对于基于梯度的攻击，可以采用梯度掩蔽或输入变换等方法进行防御；对于基于生成模型的攻击，则可以采用对抗训练或数据增强等方法进行防御。;04;;;对抗样本的多样性不足;对抗样本生成方法的复杂性;05;;;;;06;;;THANKS
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