transfer attacks | BriefGPT

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IJCAI推进泛化迁移攻击：基于初始化衍生的双层优化和动态序列截断
提出了一种基于双层优化框架的转移攻击方法 (BETAK)，通过引入超梯度响应 (HGR) 估计和动态序列截断 (DST) 技术，提供了算法分析和收敛保证，显著提升对不同受害者和防御方法的攻击成功率。
PDFa month ago
量子与经典机器学习模型的对抗鲁棒性比较分析
量子机器学习模型与经典机器学习模型相似和不同的对抗鲁棒性进行了系统调查，使用了传递攻击、扰动模式和 Lipschitz 界限的方法。发现正则化有助于增强量子网络的鲁棒性，对 Lipschitz 界限和传递攻击有直接影响。
PDF2 months ago
通过协作多模态交互改善视觉 - 语言预训练模型的敌对可迁移性
通过利用模态交互机制，我们提出了一种名为 CMI-Attack 的新型攻击方法，在保持语义不变的同时，利用嵌入指导和交互增强攻击文本的嵌入层，并利用交互图像梯度增强对文本和图像的扰动约束。在 Flickr30K 数据集的图像 - 文本检索任
PDF4 months ago
SA-Attack: 通过自我增强改善视觉语言预训练模型的对抗可转移性
通过总结和分析现有研究，我们确定了可以影响 Visual-Language Pre-training 模型上的转移攻击效果的两个因素：跨模态交互和数据多样性。基于这些观察，我们提出了一种新的基于自我增强的转移攻击方法，称为 SA-Attac
PDF7 months ago
防御来自公共模型的转移攻击
通过传输攻击和博弈论的视角，在新的威胁模型下提出了一种有效的防御方法，该方法在公共模型和多个数据集上进行了评估，并且在最强的传输攻击下相较于最好的对抗训练模型具有明显优势。
PDF8 months ago
ICLR跳跃连接很重要：关于使用 ResNets 生成对抗性样本的可转移性
本文发现跳跃连接的使用允许更轻易生成高度可转移的对抗样本，并提出 Skip Gradient Method。作者使用该方法在 ResNets，DenseNets 和 Inceptions 等 DNN 上进行了全面的攻击。作者认为这一发现不仅
PDF4 years ago
混合批量攻击：使用有限查询找到黑盒对抗样本
通过使用本地模型的候选对抗性示例作为优化攻击的起点，并使用优化攻击中学习的标签来调整本地模型以查找转移候选项，我们提出了一种混合攻击策略，并引入了一种种子优先策略，从而使攻击者能够专注于最有前途的种子。结合我们的种子优先策略，混合攻击可以可
PDF5 years ago