打开正经图片，却看到一张黄图，这种造假方法能同时骗过 AI 和人眼

如果有人把这些图像掺进自动驾驶训练数据集，那么我们用训练出来的自动驾驶系统可靠吗？在这种情况下，汽车会不会发生意外？

当然，这种方法并非不可预防。

既然问题出在图像压缩的滤波器上，那么我们只要选择合适的滤波器就能抵御攻击。

实验表明，中值滤波和随机滤波对非自适应攻击提供了有效的防御。

具体到代码上，如果你在使用 OpenCV，可以通过在调用 resize API 时使用 interpolation 参数来解决，而不要使用默认值。

TensorFlow 2.0 依然容易受到攻击，双线性和双三次缩放对图像缩放攻击具有鲁棒性，可将参数 antialias 设置为 true，但是此举会影响网络性能。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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