净化上的对抗性训练（AToP）：增强鲁棒性和泛化能力

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-29T00:00:00Z

通过使用生成模型进行对抗性净化，新的框架语言引导对抗净化（LGAP）展示了很强的对抗性防御性能。LGAP利用预训练的扩散模型和字幕生成器来防御对抗性攻击，经过评估证明了其提高对抗性鲁棒性的有效性。LGAP的性能优于现有的对抗性防御技术，无需专门的网络训练，为进一步研究提供了有希望的方向。