对抗性扰动（Adversarial Perturbation）是指在输入数据上添加的细微、人眼难以察觉的变化，这些变化能够误导机器学习模型产生错误的预测输出。这种扰动通常针对图像、语音或文本等数据形式，其核心在于揭示模型决策边界的脆弱性，即模型在训练数据分布之外的表现缺乏鲁棒性，是人工智能安全领域的重要研究课题。
在AI产品开发的实际落地中，对抗性扰动的认识至关重要，尤其是在安全敏感场景如自动驾驶、人脸识别或金融风控系统。开发者需通过防御策略如对抗训练（Adversarial Training）或输入净化来增强模型的鲁棒性，确保产品在真实世界部署时能够抵抗恶意攻击，从而提升可靠性和用户体验。随着AI技术的普及，这一领域的发展正推动更健壮的模型设计和测试框架。
对于希望深入了解的读者，推荐延伸阅读 Szegedy et al. (2014) 的论文「Intriguing properties of neural networks」（arXiv:1312.6199），该研究是这一领域的奠基性工作。
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