对抗鲁棒性新高
通过特征蒸馏对齐净化与干净图像表示，在自适应攻击下保持图像语义完整。
Sitong, Liu · Lian, Zhichao · Xiao, Liang
IEEE Transactions on Big Data 2025
将对抗扰动视为扩散模型预测噪声的一部分，使模型在污染的数据分布上也能有效运行。
通过特征蒸馏技术，使净化图像的特征表示与干净图像对齐，提升对扰动的抵抗力。
在多种自适应攻击基准测试中达到最先进水平，表明方法对未知攻击具有较强泛化能力。