RES-PDF对抗缓解框架

纯化检测同步增强

与现有方法相比，该框架能同时增强纯化与检测性能，实现1+1>2的互补效果。

Rui, Yang · 孙钦东 · Cao, Han · Kai, Lin · 沈超

Neurocomputing 2026

参数信息

平均鲁棒性提升

>10.0 %

良性样本准确率下降

<1.0 %

技术优势

泛化更强

随机集成纯化利用对抗区域迁移现象，在多种攻击下均能稳定净化，平均提升超过10.0%。

良性影响小

引入纯化特征辅助检测，避免过度修正，对良性样本准确率影响降低至1.0%以内。

推理毫秒级

纯化与检测同步执行，无需多阶段流水线，整体推理时间降至毫秒级，适合实时部署。

应用场景

• 自动驾驶安全：以毫秒级推理净化路况输入，防止对抗扰动误导车辆决策。
• 具身智能安全：在机器人感知环节同步纯化与检测，避免对抗样本引发误动作。
• 工业机器人安全：保障工业机器人在对抗干扰下仍按预设路径精确作业。