研究者发布RAID对抗鲁棒性测试数据集

研究者 Hicham Eddoubi 等发布 RAID 数据集，用于评估 AI 生成图像检测器的对抗鲁棒性。数据集基于 4 个文生图模型生成的图像，并针对 7 个 SOTA 检测器的集成优化攻击以提升迁移性。 更新版 RAID 包含 216k 张可迁移对抗图像，分为 PGD、APGD 和 CWA 攻击子集，并补充了对 5 个额外未见检测器的评估。实验显示，这些对抗图像可迁移至未见检测器，使其性能全部下降；作者据此称，检测器在 RAID 上失败可作为其缺乏对抗鲁棒性的强指标。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。