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ROIC-DM：通过扩散模型的稳健文本推理与分类
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究发现一种名为“自然去噪扩散攻击（NDD）”的新型攻击，能够以低成本并且与模型无关、可转换为对抗性攻击。研究证实NDD攻击的有效性，能够实现88%的检测率，对93%的被试者具有隐蔽性。希望研究和数据集能够帮助社区意识到扩散模型的风险，并促进更多关于深度神经网络模型的研究。
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关键要点
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发现了一种名为“自然去噪扩散攻击（NDD）”的新型攻击。
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NDD攻击能够以低成本、与模型无关，并可转换为对抗性攻击。
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构建了“自然去噪扩散攻击（NDDA）数据集”以评估文本-图像扩散模型的自然攻击能力风险。
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通过用户研究证实NDD攻击的有效性，检测率达到88%，对93%的被试者具有隐蔽性。
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扩散模型中的非稳健特征对自然攻击能力有贡献。
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对自动驾驶汽车进行NDD攻击，发现73%的物理打印攻击被识别为停止标志。
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希望研究和数据集能够提高社区对扩散模型风险的意识，并促进深度神经网络模型的研究。
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