arXiv cs.CV· Bohan Liu, Xiaosen Wang·· 3 小时前AI 评分22
LI-Boost：提升局部不变性以增强对抗样本迁移性
Boosting the Local Invariance for Better Adversarial Transferability
AI 导读
研究者提出 Local Invariance Boosting（LI-Boost），通过提升对抗扰动对输入图像的局部不变性来增强对抗样本的跨模型迁移性。在 ImageNet 上，该方法显著提升了基于梯度、输入变换、模型相关、高级目标函数和集成五类迁移攻击的效果，并在 CNN、ViT、防御机制、商用视觉 API 及视觉语言模型上均有效。
来源：arXiv cs.CV · arxiv.org