研究人员开发了一个名为UnivIntruder的新型对抗性攻击框架，该框架可以使用单一、公开可用的CLIP模型来欺骗深度神经网络。该方法基于文本概念生成通用、可迁移且有针对性的对抗性扰动，在ImageNet和CIFAR-10等数据集上取得了很高的成功率。值得注意的是，UnivIntruder通过破坏Google和Baidu等图像搜索引擎，以及GPT-4和Claude 3.5等视觉语言模型，即使在没有直接模型查询的情况下也展示了现实世界的漏洞。 AI
影响 凸显了当前AI模型和搜索引擎重大的安全漏洞，需要新的防御策略。
排序理由 该集群是一篇详细介绍新型对抗性攻击方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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