什么是生成对抗防御？

生成对抗防御是一种机器学习安全技术，它利用生成模型如生成对抗网络（GAN）来检测和抵御对抗性攻击。对抗性攻击指恶意设计的输入扰动，旨在误导模型输出错误结果；生成对抗防御则通过训练生成器识别或生成鲁棒样本，增强模型在对抗环境下的稳定性和可靠性，从而保护系统免受潜在威胁。

在AI产品开发中，生成对抗防御具有重要应用价值，例如在自动驾驶、金融风控或医疗诊断系统中，产品经理需确保模型能抵御现实世界中的恶意输入。通过集成此类防御机制，可以显著提升产品的安全性和用户信任度，减少部署风险并优化整体性能。