RaPA：通过通用对抗攻击革新 AI 安全research#computer vision📝 Blog|分析: 2026年3月18日 09:15•发布: 2026年3月18日 06:58•1分で読める•雷锋网分析计算所的研究人员开发了 RaPA，这是一种新颖的攻击策略，显著增强了对抗样本在不同 AI 模型之间的可迁移性。这种创新方法使用随机参数剪枝来生成更具适应性的对抗样本，有望加强 AI 系统防御复杂的攻击。要点•RaPA 使用随机参数剪枝来创建更通用的对抗样本。•该方法显示出显著提高的攻击成功率，特别是在不同模型架构（如 CNN 和 Transformer）之间。•这项研究解决了关键的安全挑战，保护 AI 系统免受恶意攻击。引用 / 来源查看原文"RaPA (随机参数剪枝攻击) 能够显著提高对抗样本在不同模型之间的迁移攻击能力，也就是说，在一个模型上生成的攻击样本更容易欺骗其他模型。"雷雷锋网2026年3月18日 06:58* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧AI Breakthrough: Researchers Generate Multi-Person Animations from Just Two People's Data!较新Autonomous AI Agents Revolutionize Retail and Logistics相关分析researchDORA 2025 报告：AI 放大软件工程效能!2026年3月19日 02:00research人工智能大脑升级：新的学习模型模仿生物智能2026年3月19日 03:02research解密人工智能：LLM 和 RAG 的实践指南2026年3月19日 02:30来源: 雷锋网