摘要
基于生成模型的对抗净化方法在对抗防御方面表现出优异的性能。这类方法具有分类器无关性和攻击无关性，因而具备较强的通用性，但通常计算开销较大。近年来，扩散模型与得分网络（score networks）的进展显著提升了图像生成能力，从而也推动了对抗净化技术的发展。另一类高效对抗防御方法——对抗训练，则需依赖对攻击向量的特定先验知识，因而必须在大量对抗样本上进行充分训练。为克服上述局限，本文提出一种新型框架——语言引导的对抗净化（Language Guided Adversarial Purification, LGAP），该框架利用预训练的扩散模型与图像描述生成器，实现对对抗攻击的有效防御。给定输入图像后，我们的方法首先生成对应的文本描述（caption），再将该描述作为语义指导，通过扩散网络引导对抗净化过程。实验结果表明，LGAP在面对多种强对抗攻击时均表现出色，显著提升了模型的对抗鲁棒性。更重要的是，该方法无需针对特定任务进行专门的网络训练，即可超越多数现有防御技术。这一结果凸显了大规模数据预训练模型所具备的强泛化能力，也为未来对抗防御研究指明了极具潜力的新方向。