【综述专栏】生成扩散模型的攻击与防御：全面综述！！！

文章预览

在 科 学 研 究 中 ， 从 方 法 论 上 来 讲 ， 都 应 “ 先 见 森 林 ， 再 见 树 木 ” 。 当 前 ， 人 工 智 能 学 术 研 究 方 兴 未 艾 ， 技 术 迅 猛 发 展 ， 可 谓 万 木 争 荣 ， 日 新 月 异 。 对 于 A I 从 业 者 来 说 ， 在 广 袤 的 知 识 森 林 中 ， 系 统 梳 理 脉 络 ， 才 能 更 好 地 把 握 趋 势 。 为 此 ， 我 们 精 选 国 内 外 优 秀 的 综 述 文 章 ， 开 辟 “ 综 述 专 栏 ” ， 敬 请 关 注 。 摘要——扩散模型（Diffusion Models, DMs）在图像生成、文本生成图像、文本引导图像生成等多种生成任务中已取得了最先进的性能。然而，DMs越强大，它们潜在的危害也越大。最近的研究表明，DMs容易受到各种攻击，包括对抗性攻击、成员推理、后门注入以及各种多模态威胁。由于众多预训练的DMs在互联网上广泛发布，这些攻击带来的潜在威胁对社会尤其具 ………………………………