苏涛：互联网安全中，对抗样本技术有哪些具体应用场景？

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导语：验证码作为网络安全的第一道屏障，其重要性不言而喻。当前，随着神经网络的高速发展，许多验证码的安全性大大降低。一些新型验证码甚至选择性地牺牲可用性来保证安全性。以下是关于验证码安全性的简要介绍。

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导读： 验证码作为网络安全的第一道屏障，其重要程度不言而喻。当前，卷积神经网络的高速发展使得许多验证码的安全性大大降低，一些新型验证码甚至选择牺牲可用性从而保证安全性。针对对抗样本技术的研究，给验证码领域带来了新的契机，并已应用于验证码反识别当中，为这场旷日持久攻防对抗注入了新的活力。

分享内容包括三大方面：

• 对抗样本介绍
• 极验对抗样本技术探索与应用
• 后续的工作与思考
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01 对抗样本介绍 1. 什么是对抗样本

对抗样本 ( Adversarial Examples ) 的概念最早是 Christian Szegedy（克里斯蒂安·塞格迪）在 ICLR2014 （国际学习表征会议）上提出来的，即在数据集中通过故意添加细微的非随机的干扰所形成输入样本，受干扰之后的输入导致模型以高置信度给出了一个错误的输出。

如上图（左）原始图像以57%的置信度判断为“熊猫”，但是加入了微小的干扰之后，在人眼完全看不出差别的情况下，模型却以99%的置信度输出“长臂猿”。