AdaEA：提升对抗迁移性的自适应模型集成对抗攻击
An Adaptive Model Ensemble Adversarial Attack for Boosting Adversarial Transferability
AI 导读
研究者提出自适应模型集成对抗攻击 AdaEA，改善对抗样本从 CNN 到 ViT 等架构差异大模型间的迁移。该方法通过监测各代理模型对对抗目标贡献的差异比例来自适应控制输出融合，并引入差异缩减过滤器同步更新方向。在多个数据集上，AdaEA 较现有集成攻击提升明显，还可叠加到现有基于迁移的攻击上进一步增强。