图像分类（Image Classification）是使用计算机视觉和机器学习算法从图像中抽取意义的任务。这个操作可以为一张图像分配一个标签，或者也可以解释图像的内容并且返回一个人类可读的句子。但基于深度神经网络模型的图像分类方法有可能会收到对抗样本的干扰，由于图片上的难以察觉的扰动而产生错误的分类结果。本期论坛我们邀请到了来自清华大学的付祈安同学，分享他开发的对鲁棒性进行基准测试的平台 RealSafe，对此类问题进行评估。