arXiv cs.CV论文21 小时前
中文针对测试时适应的样本级定向对抗攻击
ENSample-wise Targeted Adversarial Attacks on Test-time Adaptation
提出一种更现实的样本级目标攻击，以应对测试时自适应（TTA）中现有类级攻击易因目标标签频率过高被检测的问题。方法针对批次中单个样本而非整个类别，实现更隐蔽的对抗操纵。该发现揭示了TTA场景下新的安全威胁，需发展针对性防御。
2026年5月26日星期二 · AI × 医学影像 领域前沿动态聚合(182 篇)
ENSample-wise Targeted Adversarial Attacks on Test-time Adaptation
提出一种更现实的样本级目标攻击，以应对测试时自适应（TTA）中现有类级攻击易因目标标签频率过高被检测的问题。方法针对批次中单个样本而非整个类别，实现更隐蔽的对抗操纵。该发现揭示了TTA场景下新的安全威胁，需发展针对性防御。
ENPrecise: SDE-Consistent Stochastic Sampling for RL Post-Training of Flow-Matching Models
强化学习（RL）通过将流匹配的确定性逆时ODE替换为随机SDE，形成随机策略以改善提示对齐与感知质量。其中随机采样器控制探索与去噪，其设计对性能至关重要。