深入探讨对抗样本攻击的原理与常见方法，并系统解析当前主流的对抗样本防御技术。文章涵盖扰动生成机制、典型攻击策略，以及输入预处理、模型结构强化和检测识别等多样化防御手段，揭示深度学习模型安全面临的挑战与持续演进的攻防较量。