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Dual-label guided unrestricted target attack with diffusion model
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AI
DOI：10.1016/j.neucom.2025.132185.png)
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摘要
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• 我们提出了一种新的无限制攻击方法，利用带有双标签引导机制的扩散模型来生成自然的对抗样本。
• 通过控制噪声添加和去噪步骤，我们的方法显著降低了对抗样本生成的时间开销，同时双标签引导有效控制了扩散模型的反向生成过程。
• 在CIFAR-10和ImageNet上的大量实验证明了所提方法的有效性。结果表明，生成的对抗样本实现了高攻击成功率，保持了卓越的图像质量，并展现出强迁移性。
