盗贼之军：通过基于集成的样本选择来增强黑盒模型提取

该研究使用Army of Thieves（AOT）模型集成来作为盗贼模型，通过训练多个模型来利用人群的智慧，选择不确定样本进行查询。在CIFAR-10数据集上训练的模型的对抗样本可转移性比先前的研究提高了21％。