对抗性攻击（Adversarial Attacks）是指在人工智能领域中，恶意设计的输入样本，旨在欺骗机器学习模型产生错误预测的行为。这类攻击通常通过对正常数据施加细微、人类难以察觉的扰动来实现，例如在图像中添加微小噪声，使模型将原本正确分类的对象误判为其他类别。这种攻击揭示了AI模型的脆弱性，突显了其决策边界的不稳定性，尤其在深度学习等复杂模型中更为常见。
在AI产品开发的实际落地中，对抗性攻击关乎系统的安全性和鲁棒性。产品经理需重视其在关键应用如自动驾驶、人脸识别或金融欺诈检测中的风险，因为攻击可能导致严重后果，如安全事故或误操作。为应对此，开发实践中常采用对抗训练（Adversarial Training）等防御技术，通过模型训练阶段引入对抗样本增强其抵御能力，并辅以鲁棒性测试确保产品可靠。随着AI安全研究的深入，业界正推动标准化评估框架，以提升产品的实际部署韧性。
免费模拟面试：试试能否通过大厂“AI产品经理”面试？