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Beyond Classification: Evaluating the Effectiveness of Diffusion Denoising Smoothing in the Security-Utility Trade-off
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内容提要
本研究分析了基础模型在对抗输入下的脆弱性，评估了扩散去噪平滑技术的效果。结果表明，高噪声扩散显著降低模型性能，而低噪声设置则保护不足。此外，提出了一种新攻击策略，揭示了鲁棒性与性能之间的权衡。
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关键要点
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本研究分析了基础模型在对抗输入下的脆弱性。
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评估了扩散去噪平滑技术的效果，超出了传统分类的应用限制。
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分析了三种数据集和四个不同下游任务。
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高噪声的扩散去噪显著降低模型性能。
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低噪声设置虽然保持性能，但在各种攻击类型中保护不足。
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提出了一种新的攻击策略，专门针对扩散过程。
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揭示了对抗鲁棒性与性能之间的权衡挑战。
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