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Hashmat Shadab Malik
Hashmat Shadab Malik
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新方法提高了组织病理学中视觉模型的鲁棒性
研究人员开发了一种名为分层自监督对抗训练（HSAT）的新方法，以提高组织病理学中视觉模型的鲁棒性。该方法特别利用了医学图像的分层结构，例如先前其他对抗训练技术所忽略的患者-载玻片-图像块关系。HSAT集成了多层次对比学习，以创建更有效的对抗性示例，从而在OpenSRH数据集上的白盒和黑盒攻击场景中都取得了显著的性能提升。
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新的防御机制提高了 VLM 对抗对抗性攻击的鲁棒性
研究人员开发了一种名为高噪声漂移门控 (High-Noise Drift Gating) 的新防御机制，以提高视觉语言模型 (VLM) 对抗对抗性攻击的鲁棒性。该方法识别出 CLIP 等 VLM 中的一个关键噪声区域转换，在该区域，对抗性表示在较高噪声水平下比干净表示明显更不稳定。通过利用这种不稳定性作为信号，系统仅在必要时选择性地应用现有的测试时防御，从而同时提高干净精度和对抗鲁棒性。