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Square Attack on Reduced Camellia Cipher
Square Attack on Reduced Camellia Cipher
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新框架评估激光雷达3D感知模型的对抗鲁棒性
研究人员开发了LiDAR-SHIELD，一个全面且Docker化的框架，用于评估基于激光雷达的3D感知模型的对抗鲁棒性。该框架通过三个轻量级的HTTP端点连接任何模型，简化了流程，无需手动设置环境和模型特定集成。LiDAR-SHIELD支持3D语义分割和物体检测任务，并包含一系列最先进的对抗攻击，以识别各种激光雷达骨干模型的漏洞。
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新指标衡量 AI 安全分类器解释在攻击下的退化程度
一项新的研究论文引入了可解释性稳定性指数（ESI），用于衡量对抗性攻击如何影响网络安全分类器的解释。该研究将先前的工作扩展到四种表格安全数据集上的 Random Forest 和 XGBoost 模型，发现预测鲁棒性和解释稳定性是不同的指标。研究强调，一些攻击虽然对基于梯度的方法表现出鲁棒性，但仍可能显著破坏模型解释的稳定性，这表明需要同时衡量鲁棒性和稳定性。
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新方法提高了黑盒对抗性攻击的效率
研究人员开发了一种名为机会主义目标选择（OTS）的新方法，以提高黑盒对抗性攻击的效率。OTS充当一个包装器，允许攻击在早期阶段从无目标目标切换到有目标目标，从而减少查询浪费。该技术无需修改底层攻击模型或访问梯度，并在ImageNet分类器上进行了验证，显示出成功率和查询效率的显著提高。