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交叉任务攻击：基于注意力转移的自监督生成框架
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为MGAA的新型结构，通过元学习思想提高跨模型的传递性。实验结果表明，该结构在黑盒和白盒攻击设置方面优于现有方法。
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关键要点
- 提出了一种名为Meta Gradient Adversarial Attack（MGAA）的新型结构。
- MGAA采用元学习思想，插入攻击方法以提高跨模型的传递性。
- 通过缩小白盒和黑盒攻击之间的梯度方向差距，改善黑盒设置下的对抗样本传递性。
- 在CIFAR10和ImageNet数据集上的实验结果表明，MGAA在黑盒和白盒攻击设置方面优于现有方法。
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