Semantic-Aligned Adversarial Evolution Triangle for High-Transferability Vision-Language Attacks

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内容提要

本研究提出了一种新方法,通过对抗演化三角形增强视觉语言预训练模型的对抗样本多样性,解决其在多模态对抗样本下的脆弱性。该方法显著提高了对抗样本的可转移性,并通过理论分析和实验验证了其优越性。

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