脉冲神经网络对抗样本攻击与防御综述
来源：计算机工程与应用杂志2026年第2期北京时间：
作者：王晓璐, 岳鹏飞, 张家琪, 姬婕, 董航, 孔德懿
单位：内蒙古工业大学 数据科学与应用学院（网络空间安全学院），呼和浩特 010080；
摘要：随着脉冲神经网络的广泛部署应用，其安全性问题也愈发明显，尤其是来自对抗样本攻击的威胁。因此，展开对脉冲神经网络中的对抗样本攻击方法与防御措施的调查。就对抗样本攻击方法展开研究，软件层方面从梯度攻击、迁移学习攻击、编码扰动攻击和传感器攻击着手整理；硬件层方面从电源注入攻击、侧信道攻击和特洛伊木马攻击开展整理。就对抗样本防御措施开展研究，软件层的防御措施从对抗训练、输入过滤、改进编码、特征网络分析和模型融合入手整理；硬件层的防御措施从电路优化和安全框架的两部分切入开展论述。探讨对抗样本在模型安全研究以及验证码反识别中的应用。最后，提出当下的挑战与未来展望并总结全文。
关键词：脉冲神经网络（SNN）,对抗样本攻击,对抗样本防御,人工智能模型安全
基金资助：内蒙古自然科学基金（2023QN06008）；内蒙古自治区科技厅项目（2024150001000215）；校级科研启动金（DC2200001311）；内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目（ZTY2024063，ZTY2025036）。
