#对抗攻击#FGSM#AI安全#模型鲁棒性#一人公司
FGSM对抗攻击：漏洞变现新思路
用微小扰动欺骗AI模型输出错误结果 暴露AI模型对输入扰动的脆弱性 方法简单高效，扰动人眼不可见
落地难度
2.0
搞钱系数
3.0
综合指数
2.5
核心亮点
- 核心解决：暴露AI模型对输入扰动的脆弱性
- 谁会买单：AI产品公司、安全测试团队
- 变现思路：提供模型鲁棒性检测SaaS或定制化红队测试服务
- 落地难度：2/5
- 搞钱系数：3/5
落地难度分析
仅需基础PyTorch/TensorFlow和梯度计算，本地GPU即可运行，工程门槛低。
盈利潜力分析
买单群体: AI产品公司、安全测试团队 思路: 提供模型鲁棒性检测SaaS或定制化红队测试服务