第1章介绍了深度学习的基础知识，重点介绍了与对抗样本相关的梯度、优化器、反向传递等知识点。第2章介绍了如何搭建学习对抗样本的软硬件环境，虽然GPU不是必需的，但是使用GPU可以更加快速地验证你的想法。第3章概括介绍了常见的深度学习框架，从TensorFlow、Keras、PyTorch到MXNet。第4章介绍了图像处理领域的基础知识，这部分知识对于理解对抗样本领域的一些常见图像处理技巧非常有帮助。第5章介绍了常见的白盒攻击算法，从*基础的FGSM、DeepFool到经典的JSMA和CW。第6章介绍了常见的