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抢先行动，后继攻击：评估目标检测系统对黑盒对抗攻击的鲁棒性
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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
本文通过秘密嵌入和透明对抗性示例评估了Google Cloud Vision API和Microsoft Azure的Computer Vision API在实际部署中的恶意攻击成功率。结果显示该方法能够成功欺骗人眼并逃避现有的最先进API，为鲁棒性评估提供了一种补充方法。
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关键要点
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本文评估了Google Cloud Vision API和Microsoft Azure的Computer Vision API的恶意攻击成功率。
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引入了秘密嵌入和透明对抗性示例作为评估鲁棒性的方法。
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结果显示该方法能够成功欺骗人眼。
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该方法能够逃避现有的最先进API。
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为鲁棒性评估提供了一种补充的方法。
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