毒害像素：重新审视语义分割模型的后门攻击

作者提出 BADSEG 统一框架，通过优化触发器设计和标签操纵策略对语义分割模型实施后门攻击，并在多种分割架构的基准数据集上取得较高攻击效果，同时对干净样本影响很小。研究将攻击归纳为四类粗粒度向量（Object-to-Object、Object-to-Background、Background-to-Object、Background-to-Background）和两类细粒度向量（Instance-Level 与 Conditional）。作者测试了六种代表性防御，发现它们难以可靠缓解这些攻击。作者还表示，这类漏洞在 transformer 网络和 Segment Anything Model（SAM）等新兴架构中依然存在。