Reinforcement Learning Inspired Black-box Adversarial Attacks for Computer Vision
本文关注深度视觉模型在对抗性扰动下的脆弱性问题。基于卷积网络或 Transformer 的神经网络已成为现代计算机视觉系统的核心组件，但已有研究表明，人眼几乎不可察觉的微小扰动即可显著改变模型预测结果，这对自动驾驶、医疗影像、工业质检等安全
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← 返回所有主题STAR-FL: Secure Federated Learning with Spatial-Temporal Analysis and Robust Aggregation
本文针对联邦学习（Federated Learning, FL）系统在计算机视觉任务中面临的数据投毒攻击威胁，提出了一种名为 STAR-FL 的新型防御框架。研究指出，现有防御技术仍面临两大关键挑战：一是难以准确区分良性模型更新与恶意模型更
SoK: Can Synthetic Images Replace Real Data? A Survey of Utility and Privacy of Synthetic Image Generation.
本文是一篇系统化知识综述（SoK），旨在系统评估合成图像能否替代真实图像数据在机器学习中的应用，重点分析了合成图像的效用（utility）与隐私保护（privacy）之间的权衡。研究首先梳理了当前主流的合成图像生成方法，包括生成对抗网络（G
Empirical Evaluation of Multi-Modal Touch Detection in Over-the-Shoulder Video Surveillance
本文提出并评估了一个用于过肩视频监控（Over-the-Shoulder Video Surveillance）的多模态触摸检测框架，旨在从物理手指交互中重建移动键盘上的按键事件。该框架并行集成四种检测模态：MediaPipe 手部关键点、
Homomorphic Encryptions for Privacy Preserving Vision
本文研究了在全同态加密（FHE）框架下实现隐私保护的计算机视觉推理任务。由于法律限制（如医疗或财务数据），组织无法直接向第三方云ML服务共享敏感数据，这阻碍了云ML服务的应用。作者利用全同态加密技术，允许在加密数据上直接进行加法和乘法运算，
TooBad: Backdoor Diffusion Models with Ultra-Low Poison Rate and Imperceptible Trigger
本文提出了一种针对扩散模型（Diffusion Models, DMs）的高效后门攻击框架 TooBad。现有的后门攻击方法在攻击性能、隐蔽性、时间复杂度和所需毒化率之间存在严重权衡：高攻击性能通常需要高毒化率和长时间训练，导致隐蔽性下降，
On Improving Robustness of Deepfake Image Detectors
该论文聚焦于深度伪造图像检测器在对抗攻击下的鲁棒性问题。尽管近年来提升检测器对未见生成模型泛化能力的研究取得进展，但检测器仍易受对抗样本攻击。作者复现了Abdullah等人（IEEE SP 2024）对八种检测器的评估，并额外测试了七种最先
Poltergeist: Acoustic Adversarial Machine Learning against Cameras and Computer Vision.
该论文提出了一种名为“Poltergeist”的新型声学对抗机器学习攻击，针对配备图像稳定器的摄像头和计算机视觉系统。研究背景是自动驾驶车辆依赖基于计算机视觉的目标检测系统来感知环境并做出驾驶决策，而图像稳定器（通常包含惯性传感器）被用于减
Can Visual Mamba Improve AI-Generated Image Detection? An In-Depth Investigation
近年来，计算机视觉领域取得了显著进展，尤其是卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、扩散模型、视觉变换器（ViT）以及视觉-语言模型（VLM）等架构的发展，使得生成的视觉内容越来越逼真。然而，这些进步也带来了潜在的滥用风险，例如虚假