普通对抗扰动的特点是什么？（ ）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。

普通对抗扰动是机器学习领域对抗攻击中的基本概念，其核心特点是针对单个输入样本生成特定扰动，使模型对该样本产生误分类。与之相对，普遍性对抗扰动则能影响大量样本。本题需明确区分两者的差异，抓住“特定输入样本”和“对其他输入不具欺骗性”这两个关键点。

选项分析

选项A

正确。普通对抗扰动的核心是针对单个样本设计扰动，仅对该样本有效，无法普遍影响其他输入。例如，通过梯度下降方法生成的对抗样本，通常仅在特定输入上生效。

选项B

错误。描述的是普遍性对抗扰动的特点，而非普通对抗扰动。后者需针对整个数据集设计扰动，才能实现普遍性攻击。

选项C

错误。此选项涉及模型防御（如对抗训练），与对抗扰动的攻击性质无关。

选项D

错误。优化输入输出关系属于模型解释性研究，与对抗扰动的攻击目标（误导分类）无关。