arXiv · AI· Yuyang Zhang, Kangjie Chen, Yihui Jin, Run Wang·· 4 小时前AI 评分25
VeilNN 防御框架：通过模型混淆阻断边缘设备的跨节点对抗攻击
Model Exposure on One Device Endangers Others: Rethinking Edge Neural Network Security across Devices
AI 导读
针对边缘设备上模型解包导致的跨节点攻击，研究提出 VeilNN 防御框架。 该框架通过在架构和参数层引入受控多样性混淆，有效降低对抗样本的转移性。 实验显示其平均防御成功率为 49.19%，最高达 81.19%，比现有方法提升超 33.16%。
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