When Interpretability Becomes a Liability: Adversarial Attacks on CBM Concept Layers

概念瓶颈模型（CBM）是可解释机器学习的重要方法，通过显式的概念激活提供人类可理解的中间表示。然而，这种可解释性引入了一个此前未被探索的攻击面：概念瓶颈层本身。本文首次系统性地研究了CBM在概念层面的对抗性脆弱性，发现针对输入像素的微小、定

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