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强大的骨干网络带来强大的对抗转移性
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内容提要

本研究系统评估了自监督学习中预训练骨干网络的对抗攻击脆弱性，提出了通过代理模型转移攻击的方法，并引入了“骨干攻击”概念，揭示了模型共享的风险与影响。

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关键要点

  • 本研究系统评估了自监督学习中预训练骨干网络的对抗攻击脆弱性。
  • 提出了通过代理模型转移攻击的方法。
  • 发现这种攻击接近白盒方法的有效性。
  • 引入了新的“骨干攻击”概念。
  • 突显出模型共享实践中的重大风险和潜在影响。
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标签

对抗攻击 模型共享 自监督学习 预训练 骨干网络
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