实战对抗防御技术分为几类？

实战对抗防御技术主要可以分为**黑盒攻击、白盒攻击、单步攻击、迭代攻击、目标攻击和非目标攻击以及特定扰动和通用扰动**等类型。

1. **黑盒攻击**：在这种攻击模式下，攻击者无法访问目标深度神经网络模型的结构和参数，因此只能通过输入原始数据并观察输出结果来尝试进行攻击。

2. **白盒攻击**：与黑盒攻击相对，白盒攻击中的攻击者可以获取到目标模型的完整结构和参数信息，包括训练数据、梯度信息和激活函数等。

3. **单步攻击**：这种攻击在生成对抗样本时只进行一次优化步骤。

4. **迭代攻击**：攻击者会反复多次进行优化步骤，以更精确地构造出能够欺骗模型的对抗样本。

5. **目标攻击**：针对特定的模型设计的攻击，目的是使特定模型误分类。

6. **非目标攻击**：不针对任何特定模型，但试图找到能广泛影响多种模型的对抗样本。

7. **特定扰动**：针对特定类别或目标的攻击，如在图像分割任务中隐藏特定目标（例如行人）。

8. **通用扰动**：生成能够普遍适用于多种模型或场景的对抗性扰动。

值得一提的是，这些分类反映了对抗性攻击的不同策略和目的，而在实际的研究和应用中，防御方法通常需要根据不同类型的攻击特点来设计和实施。例如，基于随机化的防御方法可能在黑盒或灰盒攻击下表现良好，但在白盒攻击环境下可能效果不佳。因此，了解和区分这些攻击类型对于构建有效的防御机制至关重要。