真实世界对抗性攻击

Real-World Adversarial Attack是指在实际应用场景中对机器学习模型实施的对抗性攻击，旨在通过精心设计的输入样本，使模型产生错误预测或决策。其目标是评估和提升模型在面对真实世界威胁时的鲁棒性和安全性。该任务的应用价值在于帮助研究人员和开发者发现模型的潜在漏洞，优化防御机制，确保系统在复杂多变的环境中稳定可靠地运行。