universal perturbation | BriefGPT

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一种噪音统治一切：具有通用扰动的多视角对抗攻击
本研究提出了一种新颖的通用干扰方法，用于生成 3D 物体识别中的强健的多视角对抗样本。与仅限于单个视角的传统攻击不同，我们的方法在多个 2D 图像上操作，为增强模型的可扩展性和鲁棒性提供实用且可扩展的解决方案。这种通用方法将 2D 干扰和类
PDF3 months ago
多模式大型语言模型的测试期后门攻击
通过对多模态大型语言模型进行测试时背门攻击，使用对抗测试图像将背门注入文本模态中，无需获取或修改训练数据，并能在设置和激活有害效果的时间上解耦。
PDF5 months ago
通用扰动基于密钥控制的数据隐藏
深度神经网络易受到万能扰动的攻击，本文提出一种基于万能扰动和密钥控制的数据隐写方法，使用单个万能扰动隐藏多个秘密图像，并通过密钥控制解码器从单个容器图像中提取不同的秘密图像。
PDF8 months ago
可解释深度学习系统的单类目标特定攻击
本文介绍了一种名为 SingleADV 的单分类目标特定对抗攻击算法，旨在生成通用扰动，使目标模型混淆特定目标类别的对象，并确保高度相关和准确的解释。我们通过实验验证了 SingleADV 的有效性，并对其进行了反制措施的讨论。
PDFa year ago
面向说话人识别系统的实时、通用和强鲁棒对抗攻击
本文提出了第一种实时、通用且强健的对抗攻击方案，能通过在任意用户的语音输入上添加通用扰动，在线进行万能识别。同时，利用房间脉冲响应 (RIR) 对声音失真进行建模，提高攻击的鲁棒性。在公共数据集上的实验表明，这种攻击的成功率高达 90% 以
PDF4 years ago
针对视频识别网络的无线对抗闪烁攻击
本文介绍了一种可以进行视频分类器对抗攻击的方法，该方法利用了时间信息中的闪烁扰动，并展示了普适对抗扰动和实现对多目标模型的攻击转移能力。
PDF4 years ago
ECCV基于区域同质性：学习可传递的通用对抗扰动攻击策略（破解防御机制）
本文研究了如何对抗防御模型的可转移对抗样本，特别是展示出一种简单的通用扰动可以欺骗一系列最先进的防御模型。通过观察到对抗扰动中的区域同质性，我们建议采用一种有效的转换范式和定制的梯度变换器模块将现有扰动转化为区域同质性扰动。通过全面实验，我
PDF5 years ago
AAAI通用对抗训练
本文研究的是生成通用对抗扰动和抵御这类扰动的有效方法，提出了一种简单的基于优化的通用攻击方法来降低各种网络的 ImageNet 上的准确性，并提出了一种通用对抗性训练来生成抗干扰的分类器。
PDF6 years ago