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首份横跨图像视频3D的扩散模型攻防全景综述！统一分类体系+深度评估分析，AI安全必读！
A Survey on Adversarial Attacks and Defenses for Diffusion Models Across Multiple Modalities
👨💼 主理人解读 · 为什么值得关注
帮助开发者了解扩散模型的攻击面，选择防御策略以增强生成安全性。
📖 AI 总结
该论文对扩散模型在图像、视频和3D三种视觉模态下的对抗性攻击与防御研究进行了首次统一综述。文章提出了一种以任务为中心的全面分类体系：先按模态划分文献，再在各模态内区分攻击与防御方法，随后依据所针对的生成任务进行分组，并按时间顺序梳理各类方法的发展脉络。综述还深入分析了现有研究的评估设置，系统整合了相关数据集、指标和基准。最后，作者指出了该领域面临的若干开放性挑战，并提出了具体的未来研究方向。该论文已被ECCV 2026相关研讨会接收，为理解扩散模型的安全性问题提供了系统性框架。
🔑 关键词速览
| Diffusion Models | 扩散模型是一类生成模型，通过逐步去噪过程从噪声中生成数据，在视觉领域表现突出。 |
| Adversarial Attacks | 对抗性攻击是指通过精心设计的扰动输入来欺骗模型，使其产生错误输出的技术。 |
| Adversarial Defenses | 对抗性防御是旨在提高模型对对抗性攻击鲁棒性的方法或策略。 |
| Modality | 模态指数据的类型或来源，如文本、图像、视频、3D等，本综述涵盖图像、视频和3D三种视觉模态。 |
| Taxonomy | 分类体系，指对研究对象进行系统分类和组织的框架，本综述采用以任务为中心的分类方法。 |
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