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摘要：本发明提供了一种基于扩散模型的对抗攻击方法，属于图像分类的对抗攻击领域，该方法包括：获取文本，并使用多模态目标检测模型预测图像中文本对应的检测框；使用分割大模型预测检测框对应的遮罩，并整合遮罩集合得到对抗攻击的目标区域；获取图像，并利用稳定扩散模型将图像映射至图像对应的潜在空间中，并保存每一步的潜在向量；迭代对抗攻击并对潜在空间添加扰动，并结合目标区域和潜在向量，利用将扩散过程和区域选择引入对抗攻击的策略生成对抗样本，完成基于扩散模型的对抗攻击。本发明构建基于扩散模型的对抗攻击方法，大幅提高对抗样本的视觉质量，使扰动难以察觉，并大幅提升对抗样本的黑盒迁移能力，在模型安全性验证中具有广泛的应用前景。
主权项：1.一种基于扩散模型的对抗攻击方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取文本，并使用多模态目标检测模型预测图像中文本对应的检测框；S2、使用分割大模型预测检测框对应的遮罩，并整合遮罩集合得到对抗攻击的目标区域；S3、获取图像，并利用稳定扩散模型将图像映射至图像对应的潜在空间中，并保存每一步的潜在向量；S4、迭代对抗攻击并对潜在空间添加扰动，并结合目标区域和潜在向量，利用将扩散过程和区域选择引入对抗攻击的策略生成对抗样本，完成基于扩散模型的对抗攻击。
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百度查询： 西南交通大学唐山研究院 一种基于扩散模型的对抗攻击方法
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