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FeatureSpaceAttack：一种基于风格迁移的针对图片特征空间而非像素空间的黑盒攻击方法
论文：Towards Feature Space Adversarial Attack by Style Perturbation。
diff-PGD:基于DM改进的PGD攻击
论文：Diffusion-Based Adversarial Sample Generation for Improved Stealthiness and Controllability。
Set-level Guidance Attack：一种针对VLP模型的高迁移性对抗样本攻击方法
1.1 摘要研究背景：文章指出，视觉-语言预训练模型（Vision-Language Pre-training, VLP）在多模态任务中表现出对对抗性示例（adversarial examples）的脆弱性。这些模型尽管在多种任务上取得了显著性能，但仍然容易受到攻击研究动机：尽管现有的研究主要集中在白盒攻击（white-box attacks）上，即在攻击者可以完全访问目标模型的情况下，但跨模型的
Co-Attack:针对VLP模型的对抗样本攻击
针对论文:Towards Adversarial Attack on Vision-Language Pre-training Models 的论文笔记，详细介绍其中Co-Attack对Clip模型的攻击以及代码
到底了