A. 指针对单个特定输入样本生成的扰动，使得该样本被误分类，是相对于特定输入数据的，对其他输入可能不具有欺骗性。
B. 指针对整个训练数据集生成的扰动，使得模型在所有输入上都产生误分类，具有普遍性。
C. 指针对模型参数进行微调，增加模型的鲁棒性，使其对对抗性攻击更加抵抗。
D. 指针对模型的输入和输出之间的关系进行优化，以提高模型的解释性和可理解性。
通用对抗扰动的特点是什么？()A. 能够被添加到多个不同输入样本上，使得这些样本都被误分类，是相对于整个数据集或者某个广泛的类别而言的，而不是针对某个特定的输入
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