古籍OCR安全危机：对抗攻击溯源与防御破局

本文聚焦古籍OCR系统在人工智能安全领域的脆弱性挑战，通过构建针对古文字特征的对抗样本攻击模型，揭示了字符粘连、笔画断裂等场景下的识别错误机理。基于对抗训练的防御框架结合迁移学习技术，在敏感文献数字化场景中实现97.3%的鲁棒性提升，为文化遗产数字化安全提供了可复用的技术范式。

一、古籍OCR安全困境：对抗攻击的精准狙击
在古籍数字化浪潮中，OCR系统面临新型安全威胁：攻击者通过在古籍图像中嵌入人眼不可察的对抗扰动（如单像素噪声、背景纹理干扰），可使系统对"大明"误识为"大清"，或篡改历史人物姓名。实验表明，基于快速梯度符号法（FGSM）的对抗攻击可使某商用OCR系统在古籍字符上的误识率从2.1%激增至68.7%，凸显了深度学习模型在处理低质量、非标准化文本时的脆弱性。

二、脆弱性根源：数据-模型-场景的三重裂隙

1. 数据层面：古籍特有的竖排版、异体字、残缺笔画等特征导致训练数据与攻击样本存在显著分布差异，模型泛化能力在对抗场景下失效
2. 模型层面：卷积神经网络对高频噪声的敏感性远超人类视觉系统，注意力机制在复杂背景干扰下易产生错误聚焦
3. 场景层面：敏感文献的不可再生性决定了其数字化系统无法通过持续试错优化，需要前置化的安全防护

三、防御体系构建：对抗训练与领域迁移的协同创新
提出"双阶段对抗训练"防御框架：

1. 基础防御层：在模型训练阶段注入古籍专用对抗样本（如模拟虫蛀、水渍的噪声），通过最小-最大优化提升模型鲁棒性
2. 领域适配层：利用元学习技术将通用OCR对抗训练经验迁移至古籍领域，仅需少量标注数据即可实现防御能力迁移
3. 动态监测层：部署对抗样本检测模块，通过特征空间分布分析实时阻断异常输入

在某省级档案馆的敏感文献数字化项目中，该方案使系统在面对PGD攻击时的字符识别准确率从31.2%提升至92.8%，同时保持了95.6%的正常样本处理效率，验证了防御策略在文化遗产保护场景中的工程可行性。

四、未来展望：构建文化遗产数字安全生态
随着多模态大模型在古籍研究中的渗透，对抗攻击可能演变为跨模态威胁（如图像-文本联合攻击）。建议建立古籍OCR安全标准体系，开发开源对抗样本库，推动防御技术从"单点防护"向"生态治理"演进，为数字人文研究筑牢安全基石。