基于注意力梯度的视觉变换器后门攻击：图像腐蚀方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对视觉变换器（ViTs）中的后门攻击问题，提出了一种基于注意力梯度的腐蚀后门（AGEB）方法。该方法利用ViTs的注意力机制，通过选择性腐蚀最高注意力梯度区域的像素，成功嵌入隐蔽的后门触发器，从而在保持模型对干净样本的准确性的同时，优化了攻击的隐蔽性与有效性。实验结果表明，AGEB在多种ViT架构和数据集上取得了显著的攻击成功率，而视觉差异最小化确保了攻击的隐蔽性。
本研究提出了一种基于注意力梯度的腐蚀后门（AGEB）方法，针对视觉变换器中的后门攻击。AGEB通过选择性腐蚀高注意力梯度区域的像素，成功嵌入隐蔽后门触发器，优化了攻击的隐蔽性和有效性。实验结果表明，AGEB在多种ViT架构和数据集上取得了显著的成功率。
