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Article summary:
1. 本文提出了一种基于语义矛盾的对抗性样本检测框架，即ContraNet，以应对安全关键领域中的深度神经网络（DNNs）应用所面临的对抗性样本（AEs）。
2. ContraNet通过将输入和推理结果传递到生成器来获得合成输出，并将其与原始输入进行比较，以此来区分真实输入和AEs。
3. 实验结果表明，ContraNet在各种AE攻击情况下都能够优于现有方法，尤其是在适应性攻击中表现尤佳。
Article analysis:
本文是一项重要的工作，旨在开发一个新的对抗性样本侦测方法来保障安全关键领域中使用DNNs的应用。作者使用了大量实验来证明他们的方法能够有效地区分真实输入和AEs。然而，文章存在一些可能存在的问题。
首先，文章中使用的数据集不太多样化。作者使用MNIST数字图片数据集进行实验，但是MNIST数字图片数据集可能不能代表真实世界中所有情况。此外，作者也未考虑如何将ContraNet与已有的对抗性样本保卫方法相结合以形成一个强大的保卫体系。
此外，文章也存在一些片面之处。例如：作者声明ContraNet可以很好地应对适应性对抗性样本侦测问题, 但是并没有证明这一声明; 作者也声明ContraNet可以很好地避免减少真实输入正常情况下的准确性, 但是并没有证明这一声明; 此外, 文章也并没有考虑如何将ContraNet与已有的对抗性样本保卫方法相结合以形成一个强大的保卫体系.
因此, 本文存在一些可能存在的问题, 必要时应当加以考量.