PEPPER：用于文本到图像扩散模型中鲁棒后门防御的感知引导扰动

PEPPER 这篇研究论文针对文本到图像扩散模型中的一个关键漏洞：后门攻击。它提出了一种新颖的防御机制，展示了一种在快速发展的领域中对模型安全性的积极主动的方法。

• •解决了文本到图像扩散模型中的后门攻击问题。
• •提出了一种用于稳健防御的感知引导扰动方法（PEPPER）。
• •为更广泛的 AI 模型安全领域做出贡献。