视觉语言模型易受攻击？西安交大等提出基于扩散模型的对抗样本生成新方法
视觉语言模型易受攻击？西安交大等提出基于扩散模型的对抗样本生成新方法对抗攻击，特别是基于迁移的有目标攻击，可以用于评估大型视觉语言模型（VLMs）的对抗鲁棒性，从而在部署前更全面地检查潜在的安全漏洞。然而，现有的基于迁移的对抗攻击由于需要大量迭代和复杂的方法结构，导致成本较高
来自主题: AI技术研报
6887 点击 2024-12-28 14:01
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