对抗鲁棒性评估

DASH：一种合成有效且隐蔽对抗样本的元攻击框架

DASH: A Meta-Attack Framework for Synthesizing Effective and Stealthy Adversarial Examples

DASH 提供了一种可微元攻击框架，通过可学习权重组合多个 Lp 攻击来生成感知对齐的对抗样本，可直接用于评估视觉模型在感知度量约束下的鲁棒性，并为对抗训练提供更贴近人类感知的扰动样本。