TPAMI 2025 | AI对抗迁移性评估的「拨乱反正」：那些年效果虚高的攻防算法们

一项由西安交通大学主导、多国机构参与的研究系统评估了23种对抗攻击与11种防御方法在ImageNet上的迁移性与隐蔽性。研究发现，在公平超参设置下，早期DI方法性能超越多数新方法，且扩散类防御易被迁移攻击绕过，暴露“虚假安全感”。同时，迁移性提升普遍以牺牲隐蔽性为代价。该工作呼吁采用统一评估标准，推动攻防研究的可比性与可复现性，论文已被TPAMI 2025接收。
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