对抗样本(论文解读二): Transferable Adversarial Attacks for Image and Video Object Detection

提出一种名为UEA的统一高效对抗攻击方法,针对图像和视频目标检测,可同时攻击基于提议的Faster R-CNN和基于回归的SSD模型。UEA采用生成对抗网络(GAN),引入多尺度注意特征损失,提高攻击效果和效率。

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准备写一个论文学习专栏,先以对抗样本相关为主,后期可能会涉及到目标检测相关领域。

内容不是纯翻译,包括自己的一些注解和总结,论文的结构、组织及相关描述,以及一些英语句子和相关工作的摘抄(可以用于相关领域论文的写作及扩展)。

平时只是阅读论文,有很多知识意识不到,当你真正去着手写的时候,发现写完之后可能只有自己明白做了个啥。包括从组织、结构、描述上等等很多方面都具有很多问题。另一个是对于专业术语、修饰、语言等相关的使用,也有很多需要注意和借鉴的地方。

本专栏希望在学习总结论文核心方法、思想的同时,期望也可以学习和掌握到更多论文本身上的内容,不论是为自己还有大家,尽可能提供更多可以学习的东西。

当然,对于只是关心论文核心思想、方法的,可以只关注摘要、方法及加粗部分内容,或者留言共同学习。


Transferable Adversarial Attacks for Image and Video Object Detection

XingxingWei1,SiyuanLiang2,NingChen1,XiaochunCao2 1DepartmentofComputerScienceandTechnology,TsinghuaUniversity 2InstituteofInformationEngineering,ChineseAcademyofSciences {xwei11,ningchen}@mail.tsinghua.edu.cn,{liangsiyuan,caoxiaochun}@iie.ac.cn

发表于IJCAI 2019

针对图像和视频检测可转移的对抗攻击

1 Abstract

Existing attacking methods for image object detection have two limitations: weak transferability—the generated adversarial examples often have a low success rate to attack other kinds of detection methods, and high computation cost—they need much time to deal with video data, where many frames need polluting.

<
### 对齐语言模型中的普遍且可转移对抗攻击研究与实现 #### 研究背景 对齐的语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了显著进展,然而其安全性也受到了广泛关注。研究表明,在这些强大的模型中可能存在漏洞,使得恶意用户能够利用特定输入触发不期望的行为[^1]。 #### 攻击方法概述 一种有效的策略被称为“普遍多提示和多模型攻击”,该技术旨在找到一组适用于多个不同架构下的预训练大模型的通用扰动向量。具体来说,采用了一种名为Greedy Coordinate Gradient-based Search (GCG) 的算法来寻找最优解路径,从而生成可以诱导目标模型给出肯定答复的对抗样例[^2]。 #### 实验验证 为了证明所提方案的有效性,研究人员选择了两个开源大型语言模型——Viccuna-7B 和 LLaMA-2-7B-Chat 进行了一系列实验。结果显示 GCG 方法不仅能在单一实例上取得良好效果,而且当试图构建一个能作用于多种行为模式下所有受害者的统一提示时同样表现出色。特别是在行为测试集中获得了较高的攻击成功率(Attack Success Rate, ASR),这表明此类模型内部确实存在着潜在的安全隐患[^3]。 #### 跨模型迁移能力分析 除了考察单个模型内的性能外,还特别关注了由某一个源模型产生的对抗样本能否成功欺骗其他未见过的目标模型的能力。这种特性通常称为“非定向攻击”的迁移性。通过对比不同情况下得到的结果发现,较低的成功识别比例反而说明了更强的跨平台适用性和鲁棒性[^4]。 ```python def generate_adversarial_example(model, input_text): """ 使用GCG算法生成针对给定模型的对抗样本 参数: model: 目标语言模型对象 input_text: 原始输入文本 返回: adv_input: 经过微调后的对抗性输入文本 """ # 初始化参数... while not stop_condition_met(): # 计算梯度方向并更新候选词表... pass return final_adv_input if __name__ == "__main__": from some_library import load_model viccuna = load_model('viccuna') llama_chat = load_model('llama-chat') example_sentence = "The weather is nice today." adv_viccuna = generate_adversarial_example(viccuna, example_sentence) print(f"Adversarial Example for Viccuna: {adv_viccuna}") adv_llama = generate_adversarial_example(llama_chat, example_sentence) print(f"Adversarial Example for LLAMA Chat: {adv_llama}") ```
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