Midjourney 风格咒语精选 – 随着预训练模型的广泛应用，后门攻击已成为日益严重的安全威胁。近年来，提出了一系列后端防御技术，以增强深度神经网络的安全性。这些技术通过识别后门，实现了对后门模型近乎完美的净化。然而，当前的后门攻击随着防御措施的提升而变得愈加复杂，使得防御措施难以奏效。此外，现有的后门攻击方法在面对先进的防御措施时，其成功率急剧下降。为了解决这个问题，我们提出了一种基于高斯模糊的对抗利用策略（ADGB），旨在增强后门攻击的鲁棒性。

推荐理由

随着预训练模型的广泛应用，后门攻击已成为日益严重的安全威胁。近年来，为了提高深度神经网络的安全性，提出了一系列后端防御技术，这些技术通过识别后门模型实现了近乎完美的净化。然而，当前的后门攻击方式却在不断迭代，试图对抗这些防御措施，使得防御环节变得更加困难。此外，随着先进防御措施的影响，现有的后门攻击方法成功率显著下降。为了解决这一问题，我们提出了一种基于高斯模糊的对抗利用策略（ADGB），旨在增强后门攻击的鲁棒性。该方法不仅能有效提升攻击的成功率，还为相关领域的研究和应用提供了新的思路，符合当今AI安全技术的前沿发展趋势，值得广泛关注与研究。

中文描述:

prompt: 随着预训练模型的广泛应用，后门附件已成为近年来不断增长的安全威胁。为增强深度神经网络的安全性，提出了一系列后端防御技术。这些技术通过识别后门，几乎完美地净化了后门模型。然而，当前的后门附件由于施加压力，反而对抗这些防御措施，使得规避后门防御变得困难。此外，现有的后门附件方法在高级防御措施的影响下，其成功率急剧下降。为此，我们提出了一种基于高斯模糊的对抗利用策略（ADGB），以增强后门附件的鲁棒性。

使用方法

With the widespread application of pre trained models, backdoor attachments have emerged as a growing security threat In recent years, an array of backend defense technologies have been proposed to enhance the security of deep neural networks These techniques have achieved near perfect purification of backdoor models by identifying the backdoors How, the current backdoor attachments latch the tension to counter such defenses, making it difficult to circle the backdoor defense measures There are more, the existing backlog attachment methods have a drastic drop in the success rate of attachments under the influence of advanced defense measures To address this, we propose an Adversarial Utilization strategy based on Gaussian Blurrying (ADGB) to Bolster the robustness of backlog attachments --ar 1:1 --style raw --v 5.2

过度的修饰词会破坏其风格。

效果图