MMCert:多模态模型的可证明防御机制抵御对抗攻击

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内容提要

本研究分析了多模态神经网络在单模态最坏情况下的鲁棒性,并提出了对抗性融合策略,能提高单源鲁棒性,并在多种多模态任务上表现良好。

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关键要点

  • 本研究分析了多模态神经网络在单模态最坏情况下的鲁棒性。
  • 提出了一种对抗性融合策略,显著提高单源鲁棒性。
  • 该策略在不影响干净数据性能的情况下,能在多种多模态任务上表现良好。
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