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摘要
在NeurIPS 2025会议上，一项名为“Dual-Flow”的研究提出了一种创新的对抗样本生成方法。该方法融合前向与反向Flow技术，构建双向生成机制，有效提升了对抗样本的迁移性与攻击成功率。通过引入级联分布偏移训练策略，Dual-Flow在面对多种目标模型和复杂实例无关的攻击场景时，仍能保持稳定且高效的性能表现。实验表明，该方法在多个基准模型上的攻击成功率平均提升12.7%，显著优于现有主流方法。
关键词
Dual-Flow, 对抗样本, Flow技术, 分布偏移, 级联训练
对抗样本是指通过对原始输入数据施加微小但精心设计的扰动，使得深度学习模型产生错误预测的样本。这类样本在图像、语音和文本等多模态任务中均表现出极强的欺骗性，尽管对人类感知几乎无影响，却能显著干扰模型判断。在网络安全领域，对抗样本的应用日益广泛且意义深远。它们被用于评估模型鲁棒性、检测系统漏洞以及提升防御机制的可靠性。例如，在自动驾驶感知系统或金融风控模型中，若模型无法识别对抗攻击，可能导致严重安全隐患。因此，研究高效的对抗样本生成方法，不仅有助于揭示模型脆弱性，也为构建更安全的人工智能系统提供了关键支撑。在NeurIPS 2025会议上提出的“Dual-Flow”方法，正是在此背景下应运而生，旨在提升对抗样本的迁移性与攻击稳定性，从而更真实地模拟跨模型攻击场景。
传统的对抗样本生成方法主要依赖于梯度优化策略，如FGSM（快速梯度符号法）或PGD（投影梯度下降），这些方法在白盒攻击场景下表现良好，但在黑盒或实例无关的攻击环境中往往效果受限。其核心问题在于生成的对抗样本缺乏良好的迁移性，难以有效作用于未参与训练的目标模型。此外，多数现有方法仅关注单一方向的数据流扰动，忽视了潜在空间中分布结构的动态变化，导致在面对多种目标模型时性能波动较大。即便引入部分增强策略，攻击成功率仍不稳定。相比之下，“Dual-Flow”通过融合前向与反向Flow技术，构建双向生成机制，并结合级联分布偏移训练策略，显著提升了在复杂场景下的适应能力。实验表明，该方法在多个基准模型上的攻击成功率平均提升12.7%，展现出超越主流方法的稳定性和有效性。
Flow技术是一种基于可逆神经网络的生成建模方法，通过构建可逆映射函数，实现数据在潜在空间与原始空间之间的双向流动。其核心在于将复杂的数据分布逐步转化为简单的先验分布（如高斯分布），从而精确捕捉输入数据的概率密度变化。在对抗样本生成中，Flow技术能够通过对潜在变量施加微小扰动，并借助前向传播机制还原为具有欺骗性的输入样本，使扰动更具结构性和语义一致性。传统方法多依赖梯度方向进行扰动优化，而Flow技术则从数据流形的几何结构出发，在保持扰动不可感知的同时提升攻击的隐蔽性与有效性。该技术为对抗样本的生成提供了新的视角——不再局限于局部梯度信息，而是关注全局分布变换过程。在NeurIPS 2025会议上提出的“Dual-Flow”方法正是在此基础上发展而来，进一步拓展了Flow技术的应用边界。
Dual-Flow技术的突破性在于融合前向与反向Flow机制，构建了双向对抗样本生成框架。不同于传统单一流向扰动策略，Dual-Flow同时利用前向Flow进行扰动生成与反向Flow进行分布校正，增强了对抗样本对目标模型内部结构的适应能力。更关键的是，该方法引入级联分布偏移训练策略，通过多层次、渐进式调整潜在空间中的数据分布，有效模拟跨模型间的差异性，显著提升了在实例无关攻击场景下的迁移性能。实验表明，该方法在面对多种目标模型时仍能保持稳定且高效的攻击表现，攻击成功率平均提升12.7%，显著优于现有主流方法。这一成果不仅推动了对抗样本生成技术的发展，也为评估深度学习模型鲁棒性提供了更为严苛和真实的测试手段。
在“Dual-Flow”方法中，级联分布偏移训练策略是提升对抗样本迁移能力的核心机制之一。该策略通过多层次、渐进式地调整潜在空间中的数据分布，模拟不同目标模型之间的结构差异，从而增强生成样本在跨模型场景下的适应性。具体而言，级联训练并非一次性完成分布变换，而是将整个训练过程分解为多个连续阶段，每一阶段都引入轻微但方向明确的分布偏移，逐步引导对抗样本穿越复杂的模型决策边界。这种分层递进的方式有效避免了因扰动幅度过大而导致的语义失真或感知异常，同时确保了攻击信号能够在保持隐蔽性的前提下，精准作用于目标模型的脆弱区域。实验表明，该方法在多个基准模型上的攻击成功率平均提升12.7%，显著优于现有主流方法。这一成果不仅验证了级联训练在提升对抗迁移性方面的有效性，也为未来面向多模型、多场景的安全评估提供了可扩展的技术路径。
分布偏移在Dual-Flow框架中扮演着关键角色，其核心在于利用潜在空间中的系统性分布变化来增强对抗样本的泛化能力。不同于传统方法仅依赖梯度信息进行局部扰动，“Dual-Flow”通过主动设计和控制前向与反向Flow过程中的分布偏移路径，实现了对数据流形结构的精细操控。在实际应用中，该方法借助级联分布偏移训练策略，在潜在空间中构建了一条平滑且可控的迁移轨迹，使得生成的对抗样本能够逐步适应从源模型到多个未知目标模型的分布差异。这种基于分布动态演化的生成机制，极大提升了在实例无关攻击场景下的稳定性与有效性。实验表明，该方法在面对多种目标模型时仍能保持高效性能，攻击成功率平均提升12.7%。这一突破不仅深化了Flow技术在对抗攻防领域的应用理解，也揭示了分布建模在提升人工智能系统鲁棒性评估中的深远价值。
在NeurIPS 2025会议上展示的Dual-Flow方法，以其卓越的迁移性能，在面对多个目标模型时展现出前所未有的稳定性与高效性。实验表明，该方法在多个基准模型上的攻击成功率平均提升12.7%，显著优于现有主流方法。这一成果并非偶然，而是源于其独特的双向Flow机制与级联分布偏移训练策略的深度融合。在实际测试中，研究人员将Dual-Flow应用于包括ResNet、VGG和EfficientNet在内的多种主流图像分类模型，模拟跨架构、跨参数规模的黑盒攻击场景。结果显示，即便目标模型与源模型在结构上存在显著差异，Dual-Flow生成的对抗样本仍能保持高度欺骗性，成功诱导目标模型产生误判。这种跨模型的泛化能力，正是传统FGSM或PGD等梯度类方法难以企及的短板所在。更令人振奋的是，在多目标并行攻击测试中，Dual-Flow能够通过一次生成过程同步影响三个以上独立模型，且平均攻击成功率稳定维持在89.3%以上。这不仅验证了其在复杂系统环境下的实用性，也为未来智能安防系统的压力测试提供了强有力的技术支持。
在实例无关的攻击场景下，对抗样本需在不依赖特定输入样本先验知识的前提下，依然具备广泛的欺骗能力，这对生成方法的泛化性和鲁棒性提出了极高要求。Dual-Flow在此类场景中的表现尤为突出，得益于其引入的级联分布偏移训练策略，模型能够在潜在空间中逐步适应不同目标之间的结构性差异，从而生成具有广泛适用性的通用对抗扰动。实验数据显示，该方法在实例无关设置下，面对未知模型的攻击成功率平均提升12.7%，显著优于现有主流方法。这一优势源于Dual-Flow对数据流形的深层建模能力——前向Flow确保扰动的语义一致性，反向Flow则持续校正分布偏差，二者协同作用，使生成样本在保持感知不可察觉的同时，精准触达模型决策边界的脆弱区域。尤其在面对经过防御加固的鲁棒模型时，Dual-Flow仍能维持超过76%的攻击成功率，展现出极强的穿透力。这种在不确定性环境中依然稳定的性能输出，标志着对抗样本生成技术正从“特例优化”迈向“普适构造”的新阶段。
尽管Dual-Flow在对抗样本生成领域展现出前所未有的稳定性与高效性，其实际应用仍面临多重挑战。首先，该方法依赖于复杂的前向与反向Flow架构，模型训练过程对计算资源的需求显著高于传统FGSM或PGD等梯度类方法，限制了其在低算力环境下的部署可行性。其次，级联分布偏移训练策略虽然有效提升了迁移性能，但其多阶段渐进式训练机制增加了调参难度，尤其在面对结构差异极大的目标模型时，需反复调整偏移强度与层级数量，以避免扰动累积导致的语义失真。此外，当前实验结果表明，该方法在多个基准模型上的攻击成功率平均提升12.7%，但在某些高度非线性的稀疏模型上，性能增益相对有限，暴露出其对特定模型拓扑结构的敏感性。更值得警惕的是，随着防御机制的不断演进，诸如输入变换、对抗训练等鲁棒性增强技术的广泛应用，可能削弱Dual-Flow所依赖的流形结构扰动路径的有效性。如何在保持扰动不可感知的同时应对日益复杂的防御策略，成为该技术必须跨越的关键障碍。
展望未来，Dual-Flow所代表的基于流形建模与分布控制的对抗生成范式，有望引领新一代智能安全评估体系的发展方向。其在NeurIPS 2025会议上提出的双向Flow机制与级联分布偏移训练策略，不仅为提升对抗样本的迁移性提供了可解释的技术路径，也为构建更具普适性的攻击模拟工具奠定了基础。随着多模型协同防御系统的普及，Dual-Flow在跨架构、跨参数规模的黑盒攻击场景中的表现已显示出强大潜力——实验表明，在多目标并行攻击测试中，其平均攻击成功率稳定维持在89.3%以上。这一能力使其在智能驾驶感知模块、金融风控系统及关键基础设施AI代理的安全测评中具备广阔应用前景。更重要的是，该方法揭示了通过操控潜在空间分布来影响模型决策的可能性，或将推动从“攻击构造”向“认知干扰”的研究跃迁，为人工智能可解释性与鲁棒性研究开辟全新维度。
Dual-Flow方法在NeurIPS 2025会议上提出，通过融合前向与反向Flow技术，并引入级联分布偏移训练策略，显著提升了对抗样本在多目标模型和实例无关攻击场景下的迁移性与稳定性。实验表明，该方法在多个基准模型上的攻击成功率平均提升12.7%，在多目标并行攻击中平均攻击成功率稳定维持在89.3%以上，展现出超越现有主流方法的性能优势。这一成果不仅推动了对抗样本生成技术的发展，也为深度学习模型的鲁棒性评估提供了更为高效和真实的测试手段。