基于注意力梯度的视觉变换器后门攻击：图像腐蚀方法

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-30T00:00:00Z

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。