MRCert

MRCert 方法实现了对抗性补丁的认证鲁棒性

研究人员开发了 MRCert，一种用于认证深度学习模型对抗性补丁鲁棒性的新方法。与先前的方法（会降低准确性或无法验证良性输入）不同，MRCert 通过推断模型对良性和打补丁输入的类型特定属性来实现两者兼顾。在 ImageNet 上的实验证明了 MRCert 的有效性，在 16 像素的补丁大小下实现了 35.1% 的对抗性认证准确率，显著优于最先进的 PatchCURE。