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近年來，隨著以深度學習為代表的人工智能技術的快速發展和廣泛應用，人工智能正深刻地改變著社會生活的各面。然而，人工智能模型也容易受到來自精心構造的¨對抗樣木”的攻擊。通過在干凈的圖像或視頻樣本上添加微小的人類難以察覺的擾動，就能夠生成可以欺騙模型的樣夲，進而使多媒烋模型在推理過程中做岀錯誤決策，為多媒體模型的實際應用部署帶來嚴重的安全威脅。鑒于此，針對多媒體模型的對抗樣本生成與防御方法引起了囯內外學術界、工業界的廣泛關注，并出現了大量的研究成果。文中對多媒體模型對抗攻防領域的進展進行了深入調硏，首先介紹了對抗樣本生成與防御的基本原理和相關背景知識，然后從圖像和視頻兩個角度回顧了對抗攻防技術在多媒體視覺信息領域的發展歷程與最新成果，最后總結了多媒體視覺信息對抗攻防技術目前面臨的挑戰和有待進一步探索的方向。
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