对抗性训练是一种机器学习技术，旨在提升模型在面对对抗性攻击时的鲁棒性。在训练过程中，模型被暴露于精心设计的对抗性样本——这些样本通过向正常数据添加微小扰动生成，以模拟恶意输入场景。模型通过在这些样本上学习正确分类，从而增强其抵抗欺骗性输入的能力，提高在实际应用中的稳定性和准确性。
在AI产品开发的实际落地中，对抗性训练对于构建可靠系统至关重要，尤其在安全敏感领域如自动驾驶、金融风控和人脸识别。产品经理通过采用此技术，可降低模型被攻击者欺骗的风险，提升产品的整体安全性。随着AI技术的普及，对抗性训练已成为AI安全研究的核心方向，推动着更稳健AI系统的发展。
延伸阅读推荐：Ian Goodfellow等人的论文《Explaining and Harnessing Adversarial Examples》详细探讨了对抗性攻击的原理和训练机制。
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