通过以上步骤，我们实现了一个简单的深度学习模型的安全与防御。我们使用CleverHans库生成对抗性样本，并通过对抗性训练提高模型的防御能力。对抗性样本是通过对原始输入进行微小扰动生成的，目的是欺骗模型。我们将使用CleverHans库生成对抗性样本。为了提高模型的防御能力，我们可以使用对抗性训练的方法。对抗性训练是将对抗性样本加入到训练集中进行训练。我们将使用MNIST数据集训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。我们可以通过对抗性样本评估防御后的模型效果。首先，我们需要安装所需的Python库。
