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对抗迁移攻击
01 02
VCP-Attack：面向大型视觉语言模型的可迁移黑盒目标攻击的视觉对比投影
VCP-Attack: Visual-Contrastive Projection for Transferable Black-Box Targeted Attacks on Large Vision-Language Models
把动态 PCA 子空间投影与多样本对比损失结合，用于约束对抗扰动并使其对齐目标语义，这套「低维语义子空间 + 对比监督」的扰动优化思路可直接迁移到视觉编码器的对抗样本生成与特征空间分析中。
RaPA：通过随机参数剪枝增强可迁移目标攻击
RaPA: Enhancing Transferable Targeted Attacks via Random Parameter Pruning
提出参数级随机化（随机剪枝）作为提升对抗样本迁移性的手段，可复用于其他迁移攻击框架，尤其针对CNN到Transformer的跨架构攻击场景。