One Pixel Attack即单像素攻击，是一种针对深度学习模型的对抗性攻击方法，以下是相关介绍：
攻击原理
通过改变输入图像的单个像素来误导深度学习模型做出错误分类。它利用差分进化算法等优化算法，在不知道模型内部参数的情况下，识别出要修改的最优像素，从而使模型产生误判.
具体操作步骤
- 初始化：随机生成一组候选解，每个候选解表示对图像中单个像素的潜在修改.
- 突变与交叉：对候选解执行变异和交叉操作以创建新的候选解，产生种群的多样性，更有效地探索解决方案.
- 选择：根据其对神经网络分类结果的影响来评估试验候选，如果试验候选比原始候选更能导致模型错误分类，则取代原始候选.
- 迭代：重复突变、交叉和选择步骤，使候选解在导致错误分类方面越来越有效，直至找到能导致所需错误分类的变化.
- 结果：得到修改后的图像，仅改变一个像素就成功欺骗神经网络，使其做出错误预测.
特点及影响
- 高效性：能在较短时间内找到最具破坏性的像素更改.
- 隐蔽性：修改的像素极少，对图像视觉效果影响小，难以被人眼察觉，但能使模型误判.
- 风险性：在医疗成像领域可能导致错误诊断；在网络安全领域可欺骗面部识别系统，引发安全问题.
防御措施
包括对抗训练，即通过用对抗样本扩充训练集，使模型学习到更具鲁棒性的特征；防御蒸馏，训练模型输出概率而非硬类别标签；添加随机噪声，干扰攻击者的优化过程；梯度掩码，修改模型架构或训练过程以减少梯度信息的可获取性等.