在人工智能蓬勃发展的当下，深度神经网络宛如一颗璀璨的明珠，在图像识别、自然语言处理等众多领域大放异彩。然而，这片繁华背后却隐藏着诸多威胁，对抗攻击便是其中最为棘手的问题之一，宛如隐藏在暗处的幽灵，时刻准备对模型的稳定性与可靠性发起致命挑战。
对抗攻击的核心原理，是通过向原始输入数据添加精心设计的微小扰动，使得原本表现出色的模型产生错误的输出。这些扰动往往极其细微，人类难以察觉，但却足以让模型“迷失方向”。这种攻击方式的隐蔽性和强大破坏力，对模型的安全应用构成了严重威胁。
在对抗攻击的众多影响中，其在 embedding 空间引发的坍缩现象，尤为引人注目，成为众多研究者关注的焦点。embedding 空间是深度神经网络中的关键概念，它将高维数据映射到低维空间，同时保留数据的关键特征，为后续的分类、预测等任务提供基础。正常情况下，不同类别的数据在 embedding 空间中应该分布在不同区域，界限相对清晰。
然而，对抗攻击所产生的扰动却打破了这种和谐。当对抗样本进入模型，其在 embedding 空间中的映射会发生异常变化，原本相互分离的不同类别数据点开始相互靠近，甚至聚集在一起，这种现象就是所谓的“坍缩”。一旦坍缩发生，模型便难以区分不同类别的数据，导致分类错误率大幅上升，严重影响模型的性能。
坍缩现象的出现，不仅揭示了深度神经网络在面对对抗攻击时的脆弱性，也为人工智能的实际应用带来了巨大阻碍。想象一下，在自动驾驶场景中，如果图像识别模型因对抗攻击在 embedding 空间出现坍缩，导致无法准确识别交通标志，后果将不堪设想。
为了应对这一危机，研究者们展开了广泛而深入的探索。一些方法致力于改进模型结构，增强其对对抗扰动的鲁棒性；另一些则聚焦于检测和防御机制，试图在攻击发生前识别并阻止对抗样本。尽管取得了一定进展，但对抗攻击与防御之间的这场较量仍在持续，如何有效避免 embedding 空间的坍缩，确保模型的稳定可靠，仍是亟待解决的重要课题，需