Revisiting Certified Defense with Differential Privacy on Vision Transformers
该论文研究将差分隐私（DP）形式的认证鲁棒性从卷积神经网络迁移到视觉 Transformer（ViT）时出现的失效问题。PixelDP 通过在网络中间层注入噪声，为范数有界的对抗扰动提供严格的鲁棒性证书，此前在 CNN 上被证明有效；但在自
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← 返回所有主题Position Matters: Feature Inversion Attacks in ViT Split Inference with Token Reduction and Shuffling
本文针对视觉 Transformer (ViT) 在分割推理（split inference）场景中的隐私泄露问题展开研究。在分割推理中，边缘设备将中间 token 表示发送给远程云端进行处理；这一过程中，通常采用 token 减少（tok
TEE-X: TEE-aware Acceleration Framework for Large Vision Models at the Edge
本文提出 TEE-X，一个面向可信执行环境（TEE）的加速框架，旨在解决大型视觉模型（如 Vision Transformer, ViT）在边缘设备上部署时面临的内存限制和计算延迟问题。研究背景是：机器学习模型，尤其是视觉应用，容易受到多种
Privacy-Preserving Object Detection for Vision Transformer-Based Models
本文提出了一种面向视觉Transformer（ViT）目标检测模型的隐私保护方法。以往针对视觉信息保护的研究主要集中于图像分类任务，而本文首次将感知加密（perceptual encryption）技术应用于目标检测任务。该方法利用ViT的
MOAT: Model-Agnostic Randomized Transformations for preventing Efficiency Degradation Attacks on ViTs
视觉Transformer（ViTs）在资源受限环境中常通过token剪枝技术来降低计算成本并保持准确率，然而攻击者可针对这些剪枝机制发起对抗性效率攻击，故意构造输入以破坏剪枝的收益，导致模型推理开销剧增，违背了效率优化的初衷。本文提出了一
A Survey of Adversarial Efficiency Degradation for Vision Transformer by Exploiting Input-adaptive Optimization
本文对视觉 Transformer（ViT）在输入自适应推理机制下的对抗性效率下降攻击进行了系统综述。近年来，ViT 为满足能源与延迟约束，广泛采用 token 剪枝、提前停止等输入自适应技术，但这些优化同时引入了新的攻击面。攻击者可通过精
Season: Spectrum-Aware Orthogonal Gradient Refinement for Transfer-Based Adversarial Attacks
本文提出一种名为 Season 的频谱感知正交梯度细化框架，用于提升基于迁移的对抗样本攻击在异构模型间的迁移性。研究背景是：卷积神经网络（CNN）偏向于利用局部纹理特征，而视觉Transformer（ViT）依赖全局形状特征，导致在CNN上
GLID: Gated Local Intrinsic Dimension Repairs the Blind Spots of Face-Forgery Detectors
本文提出了一种名为GLID（Gated Local Intrinsic Dimension）的人脸伪造检测方法，旨在解决现有基于微调基础模型的检测器对未见过的生成器家族（如GAN或扩散模型生成的图像）检测能力不足的盲点问题。传统检测器在训练
MIMIR: Masked Image Modeling for Mutual Information-based Adversarial Robustness.
本文针对视觉 Transformer（ViT）在对抗攻击下的脆弱性展开系统研究。ViT 已成为现代视觉-语言模型的基础架构，但其对抗鲁棒性不足，需要专门的对抗训练（AT）策略。作者首先指出现有最先进的 AT 方法（如 Generalist
Privacy-Preserving Clothing Classification using Vision Transformer for Thermal Comfort Estimation
该论文提出了一种隐私保护的衣物分类方案，旨在实现安全的人员中心控制（OCC）系统。尽管利用摄像头图像进行暖通空调（HVAC）控制以优化热舒适度的研究已广泛开展，但先前的工作未考虑对居住者图像的隐私保护。虽然已有多种隐私保护方法被提出用于图像