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🎞️ ECCV2024 · 19 篇论文解读

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🔥 高频主题： 对抗鲁棒 ×9 · 联邦学习 ×3 · 点云 ×2

CLIP-Guided Generative Networks for Transferable Targeted Adversarial Attacks: 提出 CGNC，利用 CLIP 文本编码器为条件生成网络注入目标类别语义信息，结合交叉注意力模块和 masked fine-tuning，大幅提升多目标/单目标定向对抗攻击的黑盒迁移成功率。
One-stage Prompt-based Continual Learning: 提出 OS-Prompt 框架，通过直接使用 ViT 中间层 token embedding 作为 prompt query（而非额外的 query ViT 前向传播），将 Prompt-based Continual Learning 的计算成本降低约 50%，并通过 Query-Pool Regularization (QR) loss 补偿表征能力损失，在 CIFAR-100、ImageNet-R、DomainNet 上超越 CodaPrompt 约 1.4%。
Towards Multi-modal Transformers in Federated Learning: 提出 FedCola 框架，通过互补本地训练和协作聚合两个策略，在联邦学习中实现多模态 Transformer 的跨模态知识迁移，无需公共数据即可弥合单模态与多模态客户端之间的差距。
MAGR: Manifold-Aligned Graph Regularization for Continual Action Quality Assessment: 提出 MAGR 方法，通过流形对齐投影器和 Intra-Inter-Joint 图正则化器，解决持续动作质量评估（CAQA）中特征回放导致的旧特征与当前特征流形不对齐问题，在四个数据集上显著超越现有基线。
Noise-Assisted Prompt Learning for Image Forgery Detection and Localization: 本文提出 CLIP-IFDL，一种基于 CLIP 的图像篡改检测与定位模型，通过实例感知的双流提示学习和伪造增强噪声适配器来弥补 CLIP 在篡改检测领域的提示缺失和伪造感知不足问题，将 CLIP 的开放世界泛化能力迁移到篡改检测任务中。
Preventing Catastrophic Overfitting in Fast Adversarial Training: A Bi-level Optimization Perspective: 从双层优化视角分析快速对抗训练中灾难性过拟合的成因，提出 FGSM-PCO 方法，通过自适应融合历史与当前对抗样本并配合定制正则化损失，有效防止并纠正内层优化崩溃。
Bi-TTA: Bidirectional Test-Time Adapter for Remote Physiological Measurement: 提出 Bi-TTA 框架，首次将 Test-Time Adaptation 引入远程光电容积脉搏波 (rPPG) 任务，通过时空一致性自监督先验和前瞻-回溯双向适应策略，在推理时仅用无标注单实例数据即可完成模型域适应。
Fisher Calibration for Backdoor-Robust Heterogeneous Federated Learning: 本文提出Self-Driven Fisher Calibration（SDFC），利用Fisher信息度量参数对不同分布的重要程度差异，在异质联邦学习场景中有效区分恶意后门客户端并进行参数校准，突破了现有防御方法依赖数据同质性和恶意节点少数假设的局限。
Any Target Can Be Offense: Adversarial Example Generation via Generalized Latent Infection: 提出 GAKer，首个可泛化到未知目标类别的定向对抗攻击生成器，通过在 UNet 中间层注入目标特征（latent infection）+ 余弦距离损失替代交叉熵实现类别无关训练，在未知类上的攻击成功率比 HGN 高 14.13%。
SkyMask: Attack-Agnostic Robust Federated Learning with Fine-Grained Learnable Masks: 提出 SkyMask，利用参数级可学习二值掩码在服务器端检测恶意客户端模型更新，实现攻击无关的鲁棒联邦学习，在恶意客户端占比高达 80% 时仍能有效防御。
Event Trojan: Asynchronous Event-based Backdoor Attacks: 提出 Event Trojan 框架，首次针对异步事件数据流设计后门攻击方法，包含不可变触发器和可变触发器两种模式，直接在事件流层面注入恶意事件实现隐蔽高效的后门攻击。
Resilience of Entropy Model in Distributed Neural Networks: 首次系统研究分布式 DNN 中熵编码模型在有意干扰（对抗攻击）和无意干扰（天气变化、运动模糊等）下的鲁棒性，发现熵模型学习的压缩特征与分类特征截然不同，并提出基于目标感知全变差去噪的防御方法，可将攻击后的传输开销降低至低于干净数据水平，准确率仅下降约 2%。
Unveiling Privacy Risks in Stochastic Neural Networks Training: Effective Image Reconstruction from Gradients: 本文揭示了随机神经网络（SNNs）在联邦学习中同样容易遭受梯度反演攻击，提出 ISG 方法通过将 SNN 的随机训练过程等价为传统 NN 训练的变体来重建训练数据，并引入特征约束策略提升重建保真度。
Operational Open-Set Recognition and PostMax Refinement: 本文提出了一种面向实际部署场景的开放集识别评估指标 OOSA（Operational Open-Set Accuracy）以及后处理算法 PostMax，通过对最大类别 logit 进行深度特征幅度归一化和广义 Pareto 分布映射，将 logit 转化为合理的概率估计，在大规模评估中取得了统计显著的 SOTA 性能。
FLAT: Flux-Aware Imperceptible Adversarial Attacks on 3D Point Clouds: 本文提出FLAT框架，从通量（flux）的角度解决3D点云对抗攻击中的不可感知性问题——通过计算局部扰动向量场的通量来评估均匀性变化，并在检测到高通量（均匀性破坏）时调整扰动方向，生成远比现有方法更难被察觉的对抗点云。
GeometrySticker: Enabling Ownership Claim of Recolorized Neural Radiance Fields: 提出GeometrySticker，将二进制版权信息"贴"在NeRF的几何组件（而非颜色组件）上，使得即使NeRF被重着色（recolorization），原始创建者仍能从渲染图像中提取水印来主张所有权。
Hiding Imperceptible Noise in Curvature-Aware Patches for 3D Point Cloud Attack: 提出 Wavelet Patches Attack（WPA）方法，利用小波变换分析点云的局部曲率结构，将对抗扰动隐藏在曲率一致的patch中——在平滑区域沿切平面扰动、在尖锐区域沿法向量扰动——实现比现有方法更不可感知的3D点云攻击。
Protecting NeRFs' Copyright via Plug-And-Play Watermarking Base Model: 提出 NeRFProtector，利用预训练的水印基础模型（message extractor）以即插即用方式在 NeRF 创建过程中同步嵌入二进制水印，通过渐进式全局渲染（PGR）将水印知识蒸馏到 NeRF 表示中，无需修改 NeRF 架构即可实现高比特精度的版权保护。
Transferable 3D Adversarial Shape Completion using Diffusion Models: 提出3DAdvDiff，利用3D扩散模型通过对抗性形状补全生成高质量的迁移性3D对抗点云，结合模型不确定性、集成对抗引导和显著性评分策略，在黑盒设置下对最新3D模型实现SOTA攻击成功率。