Dual-Flow
NeurIPS 2025|指哪打哪,可控对抗样本生成器来了!
近日,在全球人工智能领域最具影响力的顶级学术会议 NeurIPS(神经信息处理系统大会)上, 清华大学和蚂蚁数科联合提出了一种名为 Dual-Flow 的新型对抗攻击生成框架。 简单来说,Dual-Flow 是一个能够从海量图像数据中学习 “通用扰动规律” 的系统,它不依赖目标模型结构、不需要梯度,却能对多种模型、多种类别发起黑盒攻击。 其核心思想是通过 “前向扰动建模 — 条件反向优化” 的双流结构,实现对抗样本的高可迁移性与高成功率,同时保持极低的视觉差异。
12/15/2025 4:16:00 PM
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