arXiv· Wonjune Seo·· 8 天前推荐指数55
MIG-COW：基于梯度分解的可迁移 Deepfake 检测器对抗攻击
MIG-COW: Transferable Adversarial Attacks on Deepfake Detectors via Gradient Decomposition
AI 导读
论文提出对抗攻击框架 MIG-COW，通过动量积分梯度与共识正交分解结合，捕捉异构 CNN 与 ViT 检测器的共性与模型特有漏洞。在 AADD-2025 Challenge 基准上，MIG-COW 白盒攻击成功率达 99.96% 且 SSIM 感知相似度高，显著优于现有基线；但对官方黑盒目标的 ASR 仅为 7.16%，尽管总分最佳，仍凸显迁移性难题。
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