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。

最近的研究发现，使用固定神经网络进行秘密嵌入和提取。通过基于密钥的方案，采用扰动和自适应优化策略来提高安全性和视觉质量。实验结果表明，该方案能够防止未授权的秘密提取，并生成高质量的隐写图像。

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。

最近的研究发现，使用固定神经网络进行秘密嵌入和提取。通过基于密钥的方案，生成密钥控制的扰动来提高安全性。实验结果显示，该方案能够防止未授权的秘密提取，并生成更高质量的隐写图像。