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视觉语言预训练模型的普适对抗扰动
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究通过生成反检索通用对抗扰动来攻击图像检索系统，降低相关排名度量，破坏图像特征之间的邻域关系。评估四个图像检索数据集发现显著性能下降。在Google Images上的实际测试证明了该方法的潜力。
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关键要点
- 首次尝试攻击图像检索系统，生成反检索通用对抗扰动。
- 通过降低相关排名度量，破坏图像特征之间的邻域关系。
- 采用多尺度随机调整大小的方案和排名蒸馏策略扩展攻击方法。
- 在四个广泛使用的图像检索数据集上评估，报告显著性能下降。
- 在Google Images上进行实际测试，证明方法的实际潜力。
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