【摘要】：本节通过三个实际对抗样例来展示对抗样本的生成过程。示例2：利用PSO 优化方法生成靶向对抗样本这段代码主要是基于PSO 的靶向攻击算法,主要融合了初始种群生成、适应度函数、速度更新公式和算法终止条件。示例3：利用CMA 进化算法生成对抗样本这段示例代码是设计一种新的不基于替代模型、不基于梯度的黑盒对抗样本生成方法，该方法的主体为自适应协方差矩阵进化算法。
本节通过三个实际对抗样例（Python 语言编写）来展示对抗样本的生成过程。示例1，利用PSO（Particle Swarm Optimization，粒子群优化）优化方法生成非靶向对抗样本；示例2，利用PSO 优化方法生成靶向对抗样本；示例3，利用CMA[44]（Covariance Matrix Adaptation，自适应协方差矩阵进化优化）算法生成靶向对抗样本。注意，此处仅给出了程序的主要框架，并不表示其中包含全部可用代码。
示例1：利用PSO 优化方法生成非靶向对抗样本
这段代码主要是基于PSO 的非靶向攻击算法，其中主要融合了初始种群生成、适应度函数、速度更新公式和算法终止条件。
示例2：利用PSO 优化方法生成靶向对抗样本
这段代码主要是基于PSO 的靶向攻击算法,主要融合了初始种群生成、适应度函数、速度更新公式和算法终止条件。(www.xing528.com)
示例3：利用CMA 进化算法生成对抗样本
这段示例代码是设计一种新的不基于替代模型、不基于梯度的黑盒对抗样本生成方法，该方法的主体为自适应协方差矩阵进化算法。
以上三个示例，分别利用不同的方法生成靶向（或非靶向）的攻击对抗样本。这里列出的是主要代码，不代表可以立刻执行。有兴趣的读者可以将此代码作为引子，编写自己的对抗样本生成代码。
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