Black-box Membership Inference Attacks against Fine-tuned Diffusion Models.
本文针对近年流行的扩散模型（diffusion models）提出了一种新的黑盒成员推理攻击（Membership Inference Attack, MIA）框架。随着预训练扩散模型的高质量发布，越来越多的用户下载这些模型并使用下游数据集
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← 返回所有主题Rethinking Forgery Attacks on Semantic Watermarks in Black-Box Settings: A Geometric Distortion Perspective
本论文针对潜在扩散模型（LDM）中语义水印的黑盒伪造攻击进行了重新思考。此类水印通过将信息嵌入到LDM的初始噪声中，但现有研究显示其在黑盒场景下易受伪造攻击，且缺乏对攻击成功条件的严格理论理解。为弥补这一空白，作者从潜在空间中的率失真理论视
Budget-Aware Adaptive Adversarial Patches for Black-Box Object Detection
本文提出了一种名为BAAA（Budget-Aware Adaptive Adversarial Patches）的新型黑盒对抗性补丁攻击方法，针对现代目标检测器（如YOLOv5、Faster R-CNN、YOLOS）。现有对抗性补丁攻击存在
DRMI: A Dataset Reduction Technology based on Mutual Information for Black-box Attacks.
本文提出了一种名为DRMI（基于互信息的数据集缩减技术）的方法，旨在优化黑盒攻击中的数据集使用效率。在黑盒攻击场景下，攻击者需要频繁查询目标模型以生成对抗样本，而数据集规模直接影响查询开销和攻击速度。DRMI通过计算样本与标签之间的互信息，