一种基于注意力机制的跨模态迁移攻击方法及系统

本发明提供了一种基于注意力机制的跨模态迁移攻击方法及系统，涉及人工智能技术领域；本发明对仅在ImageNet上预训练的图像模型进行基于迁移的黑盒攻击来探索图像模型和视频模型之间的对抗迁移性，并在跨模态攻击模型提取特征空间时引入空间注意力机制，让模型能够自动聚焦于图像和视频中的关键空间区域，然后利用该特征空间从图像模型中生成对抗样本来攻击黑盒视频模型，从而提高对抗样本在攻击黑盒模型时的成功率；本发明解决现有技术在对抗样本的黑盒攻击面临迁移性不足的挑战，忽视帧内空间语义信息，导致攻击效果受限的技术问题，使得研究人员能够更好地识别和修复模型的安全漏洞，从而提升模型的鲁棒性。