对抗性攻击（Adversarial Attacks）是机器学习领域中一个活跃且重要的研究方向。专注于研究如何通过细微修改输入数据来误导学习模型，揭示模型潜在的脆弱性。不仅对提高模型的安全性和鲁棒性至关重要，而且对于推动人工智能技术的健康发展具有深远的意义。本文将探讨对抗性攻击的基本原理、主要类型及其在实际应用中的影响和挑战。