围绕图像对抗样本攻防这一核心主题，介绍以 Block Shuffle & Rotation（BSR） 为代表的迁移攻击增强策略，以及以 Delta Data Augmentation（DDA）为代表的基于扰动空间的数据增强防御。通过分析其理论动机、核心算法及实验表现，探讨模型注意力一致性、扰动多样性与鲁棒性提升之间的关联。
对抗样本攻防的两种奇思妙想-罗天长笑原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/11/17/%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e6%94%bb%e9%98%b2%e7%9a%84%e4%b8%a4%e7%a7%8d%e5%a5%87%e6%80%9d%e5%a6%99%e6%83%b3/
在自然语言处理任务中，文本分类旨在将文本文档分类为给定的类别，是一项基础而重要的任务。近年来，深度神经模型由于其表现力和对特征工程的最低要求而在文本分类中越来越受欢迎。然而，将深度…
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模型水印技术是一种利用特定信息认证保护模型知识产权的方法。本次报告分析了深度学习领域现有的模型水印嵌入方法，从性能鲁棒性和稳定鲁棒性两方面讲述模型水印鲁棒性评估方法，并以实例分析和…
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