Papers-of-Robust-ML
Papers-of-Robust-ML 是一个专注于鲁棒机器学习领域的开源论文合集，尤其侧重于对抗防御技术的研究。在人工智能安全面临严峻挑战的当下，对抗攻击手段层出不穷，研究人员往往难以从海量的学术会议论文中快速筛选出具有洞察力的核心成果。Papers-of-Robust-ML 正是为了解决这一信息过载与筛选难题而生，它系统性地整理了发表于 ICML、NeurIPS、CVPR 等顶级会议及 arXiv 上的高质量文献。
该资源库内容结构清晰，涵盖了从训练阶段到推理阶段的通用防御策略、对抗样本检测、可认证防御、理论与实证分析，甚至包括“化敌为友”的前沿探索及基准数据集。其独特亮点在于不仅罗列标题，还对每篇论文的核心贡献进行了精炼解读，例如如何利用扩散模型提升训练效果、通过频域处理防止灾难性过拟合，或结合控制理论构建稳定神经网络等。此外，项目采用开放的社区协作模式，鼓励全球研究者共同更新与维护，确保内容的时效性与前沿性。
Papers-of-Robust-ML 非常适合从事人工智能安全研究的学者、算法工程师以及希望深入了解模型鲁棒性的开发者使用。无论是为了追踪最新学术动态，还是寻找具体的防御算法灵感，这里都是一个高效、专业且免费的知识宝库。
使用场景
某自动驾驶初创公司的算法团队正致力于提升感知模型在对抗攻击下的鲁棒性，以应对恶意干扰导致的识别失效风险。
没有 Papers-of-Robust-ML 时
- 文献检索如大海捞针：面对 ICML、NeurIPS 等顶会每年涌现的数十篇新论文，研究员难以快速筛选出真正具有洞察力的防御方案，大量时间耗费在无效阅读上。
- 技术选型缺乏依据：在尝试解决“灾难性过拟合”或平衡“准确率与鲁棒性”时，因不了解如 FrequencyLowCut Pooling 或 SCORE 目标函数等前沿进展，只能重复造轮子或使用过时方法。
- 复现基准模糊：缺乏统一的权威列表来追踪 SOTA（最先进）性能，难以判断当前模型在 CIFAR-10/100 等基准数据集上的表现是否已达行业领先水平。
使用 Papers-of-Robust-ML 后
- 精准锁定核心成果：团队直接利用其分类目录（如训练阶段防御、理论分析），迅速定位到能提升扩散模型鲁棒性或防止过拟合的关键论文，研发效率显著提升。
- 快速落地前沿策略：参考列表中关于数据增强修正及生成式代理分布的最新研究，成功优化了训练流程，在不增加额外数据的前提下大幅增强了模型抗攻击能力。
- 对标行业最高标准：依托工具提供的 RobustBench 关联信息，团队能够实时验证模型性能是否达到最新 SOTA，确保技术方案始终处于竞争前沿。
Papers-of-Robust-ML 通过 curated（精选）的学术资源地图，将研究人员从繁杂的文献海洋中解放出来，使其能专注于高价值的算法创新与落地。
运行环境要求
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鲁棒机器学习论文集
与鲁棒机器学习相关的论文（我们主要关注防御方法）。
声明
由于每次会议都有数十篇关于对抗防御的新论文，我们目前只能更新那些我们刚刚阅读过并认为具有启发性的论文。
欢迎任何人提交拉取请求，添加在同行评审会议上发表（如 ICML/NeurIPS/ICLR/CVPR 等）或在 arXiv 上发布的、尚未列出的对抗防御相关论文。
目录
通用防御（训练阶段）
更好的扩散模型进一步提升对抗训练效果（ICML 2023）
本文主张，像 EDM 这样的更优扩散模型能够超越 DDPM，在 RobustBench 上所列的 CIFAR-10/100 数据集上达到新的最先进性能。FrequencyLowCut 池化——应对灾难性过拟合的即插即用方案（ECCV 2022）
本文提出了一种新颖的无混叠下采样层，用于防止在简单的快速梯度符号法（FGSM）对抗训练过程中出现灾难性过拟合。通过（适当）定义，鲁棒性与准确率可以兼得（ICML 2022）
本文认为，只要对鲁棒误差的定义稍作修改，鲁棒性和准确率并不矛盾。同时，文中还提供了优化新 SCORE 目标的高效方法。具有李雅普诺夫稳定平衡点的稳定神经 ODE 用于防御对抗攻击（NeurIPS 2021）
本文将控制理论中的稳定性条件引入神经 ODE，以诱导局部稳定的模型。两种耦合的拒绝指标可区分对抗样本（CVPR 2022）
本文提出了一种耦合拒绝策略，通过两个简单但精心设计的拒绝指标，可以可靠地区分任何被错误分类的样本与正确分类的样本。修复数据增强以提升对抗鲁棒性（NeurIPS 2021）
本文表明，在应用权重移动平均后，数据增强（无论是通过变换还是生成模型）都能进一步提升对抗训练的鲁棒性。鲁棒学习与生成模型结合：代理分布能否提升对抗鲁棒性？（ICLR 2022）
本文验证了，利用在同一数据集（例如 CIFAR-10）上训练的高质量生成模型所采样的更多数据，可以在不使用额外数据的情况下，提升对抗训练模型的鲁棒性。通过闭环控制迈向鲁棒神经网络（ICLR 2021）
本文介绍了一种闭环控制框架，以增强已训练网络的对抗鲁棒性。理解并改进快速对抗训练（NeurIPS 2020）
对对抗训练中灾难性过拟合现象进行了系统研究，探讨其原因及解决方法。文中提出的正则化器 GradAlign 可有效防止灾难性过拟合，并使 FGSM 训练能够扩展到高 Linf 范数扰动。置信度校准的对抗训练：泛化至未见攻击（ICML 2020）
本文采用一种依赖于扰动大小的标签平滑方法，使对抗训练后的模型能够泛化到未曾见过的攻击。平滑对抗训练
本文主张在对抗训练中使用 ReLU 的平滑变体，从而在 ImageNet 数据集上取得最先进的性能。重新思考 softmax 交叉熵损失在对抗鲁棒性中的作用（ICLR 2020）
本文重新审视了 softmax 交叉熵损失在对抗场景下的不足之处，并提出了 MMC 方法，以在特征空间中诱导高密度区域。基于雅可比矩阵的对抗正则化网络以提升鲁棒性（ICLR 2020）
本文提出，通常更具可解释性的模型可能更能抵御对抗攻击。快比免费更好：重访对抗训练（ICLR 2020）
本文提出了一些技巧，使基于 FGSM 的对抗训练更加有效。对抗训练与可证明防御：弥合差距（ICLR 2020）
本文提出了逐层对抗训练方法，逐步优化从低层到高层的潜在对抗样本。提升对抗鲁棒性需要重新审视误分类样本（ICLR 2020）
本文提出了一种新的 MART 方法，该方法通过增强的 CE 损失进一步降低次大预测的概率，并引入加权 KL 项（类似于焦点损失），相较于 TRADES 的公式有所改进。对抗插值训练：提升模型鲁棒性的简单方法
本文将 mixup 方法引入对抗训练，以提高模型在干净图像上的表现。提升对抗鲁棒性是否需要标签？（NeurIPS 2019）
本文利用未标注数据来更好地提升对抗鲁棒性。通过局部线性化提升对抗鲁棒性（NeurIPS 2019）
本文在对抗训练过程中引入了局部线性化技术。可证明鲁棒的增强决策桩和决策树抵御对抗攻击（NeurIPS 2019）
提出了一种高效认证 GBDT 鲁棒性的方法，并将认证结果整合到训练中（从而得到最坏情况损失的上界）。所得的认证准确率高于其他鲁棒 GBDT，并可与可证明鲁棒的 CNN 相媲美。你只需传播一次：基于极大值原理加速对抗训练 (NeurIPS 2019)
本文从最优控制的角度提出了一种快速的对抗训练方法。免费的对抗训练！ (NeurIPS 2019)
一种快速的对抗训练方法，它共享更新权重和构造对抗样本的反向传播梯度。ME-Net：通过矩阵估计实现有效的对抗鲁棒性 (ICML 2019)
本文展示了图像中的全局低秩结构，并利用矩阵估计来挖掘这些潜在结构，以提高对抗鲁棒性。预训练可以提升模型的鲁棒性和不确定性 (ICML 2019)
本文表明对抗鲁棒性具有可迁移性，且对抗预训练可以使对抗鲁棒性提升约10%的准确率。理论上合理的鲁棒性与准确性之间的权衡 (ICML 2019)
对抗训练的一种变体：TRADES，该方法在2018年NeurIPS对抗竞赛的防御赛道中获胜。对抗样本下的鲁棒决策树 (ICML 2019)
一种增强树模型鲁棒性的方法，包括GBDTs。通过促进集成多样性提升对抗鲁棒性 (ICML 2019)
以往的工作是通过单独增强每个成员模型，然后直接对预测结果取平均来构建集成防御。而在本文中，作者提出了自适应多样性促进（ADP）方法，通过促进集成多样性进一步提升鲁棒性，这是一种与其他防御方法正交的方法。特征去噪以提升对抗鲁棒性 (CVPR 2019)
本文应用了非局部神经网络，并使用128块GPU进行大规模对抗训练（结合“精确的大批量SGD：1小时内训练ImageNet”的训练技巧），其效果显著优于之前使用50块GPU训练的SOTA方法。通过领域适应提升对抗训练的泛化能力 (ICLR 2019)
本工作提出在对抗训练中加入额外的正则化项，以使干净样本和对抗样本的logits分布更加一致。对抗鲁棒特征的谱视图 (NeurIPS 2018)
给定整个数据集X，使用谱图的特征向量作为鲁棒特征。[附录]对抗logits配对
通过将干净样本和对抗样本的logits配对来进行对抗训练。深度防御：训练具有更好对抗鲁棒性的DNN (NeurIPS 2018)
他们沿用了DeepFool方法中的线性假设。DeepDefense将决策边界从正确分类的样本处推开，同时拉近到错误分类的样本处。最大马氏距离线性判别分析网络 (ICML 2018)
这是我们的一项工作。我们显式地将特征分布建模为最大马氏距离分布（MMD），这种分布在各类之间具有最大间隔，能够带来有保证的鲁棒性。集成对抗训练——攻击与防御 (ICLR 2018)
集成对抗训练使用多个预训练模型，在每一批次训练中，随机选择当前训练的模型或预训练模型来构造对抗样本。PixelDefend：利用生成模型理解并防御对抗样本 (ICLR 2018)
本文通过将对抗样本移回训练数据所见的分布来提供防御。
通用防御（推理阶段）
在自然监督下，对抗攻击是可逆的 (ICCV 2021)
本文提出使用对比损失恢复被攻击图像的自然结构，从而提供防御。基于分数的生成模型进行对抗净化 (ICML 2021)
本文提出使用基于分数的生成模型（如NCSN）来净化对抗样本。基于自监督的在线对抗净化 (ICLR 2021)
本文提出用不依赖标签的辅助任务（如旋转预测）来训练网络，并通过最小化辅助损失动态净化测试输入。Mixup推理：更好地利用Mixup防御对抗攻击 (ICLR 2020)
本文在推理阶段利用Mixup机制来提升鲁棒性。随机变换阵列用于对抗鲁棒防御 (CVPR 2019)
本文采用一系列不同的随机变换作为现成的防御措施。通过随机化缓解对抗效应 (ICLR 2018)
使用随机缩放和随机填充来扰乱对抗样本，该方法在2017年NeurIPS对抗竞赛的防御赛道中获得第二名。利用输入变换对抗对抗图像 (ICLR 2018)
在输入预处理阶段应用位深降低、JPEG压缩、总方差最小化和图像拼接等方法，以防御对抗攻击。
对抗检测
检测对抗样本几乎与分类它们一样困难 (ICML 2022)
本文证明了对抗样本的检测与分类可以相互转化，因此许多先前的检测工作可能夸大了其有效性。类别解耦及其在对抗检测与防御中的应用 (NeurIPS 2021)
本文提出将类别依赖性和视觉重建进行解耦，并利用这一结果作为对抗检测指标。迈向稳健的对抗样本检测 (NeurIPS 2018)
这是我们的一项工作。我们使用反向交叉熵（RCE）训练网络，该方法可以将正常特征映射到低维流形上，从而使检测器能够更好地区分对抗样本和正常样本。一种简单统一的框架：用于检测分布外样本和对抗攻击 (NeurIPS 2018)
在学习到的特征上拟合一个高斯判别分析模型，并使用马氏距离作为检测指标。通过建模深度神经网络的内在特性实现对抗攻击的稳健检测 (NeurIPS 2018)
他们对学习到的特征拟合了一个高斯混合模型，并以概率作为检测指标。从伪影中检测对抗样本
本文在学习到的特征上提出了核密度（K-density）指标来检测对抗样本。
认证防御与模型验证
迈向更好地理解训练针对对抗样本的可认证鲁棒模型 (NeurIPS 2021)
本文系统研究了不同认证防御方法的效率，并发现损失景观的平滑性至关重要。面向语义扰动的神经网络鲁棒性验证 (CVPR 2020)
本文将基于像素级的验证方法推广到语义变换空间。用于神经网络验证的神经网络分支法 (ICLR 2020)
本文使用图神经网络自适应地构建模型验证的分支策略。迈向稳定高效的可验证鲁棒神经网络训练 (ICLR 2020)
本文结合了之前的IBP和CROWN方法。神经网络严格鲁棒性验证的凸松弛障碍 (NeurIPS 2019)
本文对基于凸松弛的现有鲁棒性验证方法进行了全面研究。随机平滑分类器的严格对抗鲁棒性证书 (NeurIPS 2019)
本文将随机平滑的鲁棒性证书从L2范数扩展到了L0范数约束。区间边界传播在训练可验证鲁棒模型中的有效性 (ICCV 2019)
本文提出了基于区间边界传播（IBP）的可扩展验证方法。用混合整数规划评估神经网络的鲁棒性 (ICLR 2019)
本文使用混合整数规划（MIP）方法来解决验证问题。具有通用激活函数的高效神经网络鲁棒性认证 (NeurIPS 2018)
本文提出了一种名为CROWN的验证方法，适用于具有局部线性或二次近似的通用激活函数。分段线性神经网络验证的统一视角 (NeurIPS 2018)
本文为先前的验证方法提供了一个统一框架和实证基准。可证明对抗防御的规模化 (NeurIPS 2018)
他们增加了三项技巧，以提高之前在ICML会议上提出的方案在CIFAR-10数据集上的可扩展性。通过凸外对抗多面体实现对抗样本的可证明防御 (ICML 2018)
他们通过鲁棒优化（借助线性规划），得到了一个点对点的鲁棒性边界，在该边界内不存在任何对抗样本。实验是在MNIST数据集上进行的。迈向ReLU网络认证鲁棒性的快速计算 (ICML 2018)
本文提出了Fast-Lin和Fast-Lip两种方法。评估神经网络鲁棒性：基于极值理论的方法 (ICLR 2018)
本文提出了CLEVER方法，用于估计规范的上界。对抗样本的认证防御 (ICLR 2018)
本文提出了使用半定松弛进行认证训练的方法。深度网络可扩展验证的对偶方法 (UAI 2018)
本文通过求解对偶问题，为验证的主要规范问题提供了上界。Reluplex：一种用于验证深度神经网络的高效SMT求解器 (CAV 2017)
本文使用可满足性模理论（SMT）求解器来解决验证问题。神经网络自动化验证：进展、挑战与展望
本文概述了主要的验证方法，并介绍了将自动化验证与机器学习相结合的前期工作。同时，还对这两个领域未来结合的趋势提出了见解。
理论分析
迈向对大规模扰动具有鲁棒性的深度学习模型
本文证明，针对小规模扰动已具备鲁棒性的模型的权重初始化，有助于训练应对大规模扰动。通过全层间隔改进深度神经网络及鲁棒分类的样本复杂度（ICLR 2020）
本文将泛化差距与全层间隔联系起来，并提出了一种对抗训练的变体，其中扰动可以施加到网络的每一层。对抗样本不是漏洞，而是特征（NeurIPS 2019）
他们认为，对抗样本可以直接归因于非鲁棒特征的存在，这些特征具有很高的预测能力，但在局部范围内却非常敏感。神经网络的一阶对抗脆弱性与输入维度（ICML 2019）
本文通过全面的实验研究，展示了对抗脆弱性、梯度范数和输入维度之间的关系。来自计算约束的对抗样本（ICML 2019）
作者认为，对抗样本的存在可能源于计算约束。对抗样本是噪声环境下测试误差的自然结果（ICML 2019）
本文将一般性噪声鲁棒性与对抗鲁棒性联系起来，并建议对抗防御方法也应在通用噪声条件下进行测试。规避型对手存在下的PAC学习（NeurIPS 2018）
作者从PAC学习框架的角度分析了对抗攻击。任意分类器的对抗脆弱性（NeurIPS 2018）
对于从光滑生成模型中采样的数据，任意分类器的鲁棒性都存在一个统一的上界。对抗鲁棒性泛化需要更多数据（NeurIPS 2018）
本文表明，在两种简单的数据分布模型上，与标准泛化相比，鲁棒泛化所需的样本复杂度要高得多。分类器的鲁棒性：从对抗噪声到随机噪声（NeurIPS 2016）
实证分析
CNN的混叠现象与对抗鲁棒性泛化（ECML 2022）本文通过实证表明，对抗鲁棒模型会学习进行更精确的下采样，因此受下采样伪影（即混叠）的影响显著小于简单的非鲁棒基线模型。
从卷积滤波器视角看对抗鲁棒性（CVPR-W 2022）
本文将大量预训练鲁棒模型的学习到的卷积滤波器与未采用对抗防御措施训练的相同网络进行了对比。作者指出，鲁棒模型形成的卷积滤波器更加正交、多样且稀疏度更低，但随着数据集复杂性的增加，这些差异逐渐缩小。CNN滤波器数据库：对训练后卷积滤波器的实证研究 （CVPR 2022）
本文对多种CNN中学习到的3×3卷积滤波器进行了实证分析，结果表明鲁棒模型学习到的卷积滤波器稀疏度更低、多样性更高。PixMix：梦幻般图像全面提升安全性（CVPR 2022）
本文使用梦幻般的图像作为数据增强手段，以普遍提高模型的鲁棒性（消除基于纹理的混淆因素）。良性过拟合究竟有多“良性”？（ICLR 2021）
本文指出，对抗脆弱性可能源于不良的数据以及（训练不佳的）模型，尤其是其学习到的表征。揭示针对范数有界对抗样本的对抗训练极限
本文通过在CIFAR-10数据集上应用大型模型架构、权重移动平均、平滑激活函数及更多训练数据，探索了对抗训练的极限，从而在范数有界约束下实现了当前最优的鲁棒性水平。对抗训练技巧大全（ICLR 2021）
本文对对抗训练中常被忽视的超参数进行了实证研究，结果表明不恰当的设置会显著影响对抗训练模型的性能。神经网络各向异性方向（NeurIPS 2020）
本文指出，模型架构中存在方向性的归纳偏置，这可以解释模型对某些对抗扰动的反应。紧紧抓住我！判别特征对深度网络边界的影响（NeurIPS 2020）
本文通过实证表明，决策边界是沿着判别特征构建的，并解释了对抗训练的机制。利用多样化无参数攻击集合可靠评估对抗鲁棒性（ICML 2020）
对现有的一些防御方法进行了全面的实证评估。不会扼杀训练的攻击会让对抗学习更强大（ICML 2020）
本文还提倡在对抗训练过程中进行早停。对抗鲁棒深度学习中的过拟合（ICML 2020）
本文通过充分的实证实验（论文中提供了代码）展示了在训练鲁棒模型时出现过拟合的现象。当NAS遇到鲁棒性：寻找对抗攻击下的鲁棒架构
本文利用神经架构搜索技术来理解网络架构对抗攻 击的影响，并揭示了设计鲁棒网络架构的一些有用观察。对抗样本有助于提升图像识别能力
本文指出，为对抗样本配备辅助批归一化层可以提升模型的泛化性能。大规模对抗训练的有趣特性（ICLR 2020）
本文研究了批归一化和更深的模型对ImageNet数据集上对抗训练的影响。计算机视觉中模型鲁棒性的傅里叶视角（NeurIPS 2019）
本文从傅里叶变换的角度分析了不同类型噪声（包括对抗噪声），并观察到模型鲁棒性与傅里叶频率之间存在一定关系。对抗训练卷积神经网络的解读（ICML 2019）
本文表明，对抗训练后的模型能够缓解纹理偏差，学习到更具形状偏向的表征。关于评估对抗鲁棒性
对如何正确评估对抗防御措施的鲁棒性进行了一些分析。鲁棒性是否以准确性为代价？——18种深度图像分类模型鲁棒性的综合研究
本文通过实证研究了在ImageNet数据集上训练的不同模型架构对鲁棒性和准确性的影响。对抗样本防御：弱防御的集成并不强
本文测试了现有的基于检测的防御措施的集成方案，并指出这些集成防御仍可能被白盒攻击所绕过。
超越安全性
鲁棒模型的过度自信程度更低 (NeurIPS 2022)
本文分析了鲁棒CNN的（过）自信问题，得出结论：即使在干净数据上，鲁棒模型对其决策的过度自信也显著降低。此外，作者还提供了一个包含多种使用或未使用对抗防御训练的CNN模型库。通过分布平滑改进自回归建模 (ICLR 2021)
本文将随机化平滑的思想应用于自回归生成建模，即先建模一个平滑的数据分布，再对采样得到的数据进行去噪。通过对抗增强防御图像退化
本文提出AdversarialAugment方法，在训练过程中对抗性地生成退化后的增强图像。对抗训练在应对常见图像退化方面的有效性研究
本文研究如何利用对抗训练（包括Lp范数对抗训练和感知对抗训练的松弛形式）来提升模型在常见图像退化数据集（CIFAR-10-C / ImageNet-100-C）上的性能。非对抗性样本：设计用于鲁棒视觉的对象 (NeurIPS 2021)
本文将对抗性样本的弱点转化为优势，提出利用非对抗性样本来提升模型性能和鲁棒性。基于对抗训练的自监督学习 (1, 2, 3) (NeurIPS 2020)
这三篇论文致力于将对抗训练机制嵌入到基于对比学习的自监督学习中。它们表明，对抗训练机制能够促进学习到更有意义的表征。具有对抗鲁棒性的ImageNet模型是否能更好地迁移？ (NeurIPS 2020)
本文表明，具有对抗鲁棒性的模型在迁移学习中表现更好，这有助于使学习过程更加关注语义特征。对抗性样本可提升图像识别性能 (CVPR 2020)
本文将对抗训练视为传统分类任务的一种正则化策略，并在不使用额外数据的情况下，在ImageNet上实现了当前最佳的干净数据性能。
开创性工作
机器学习安全领域的未解难题
一份关于可信机器学习未来研究的全面路线图。迈向抗对抗攻击的深度学习模型 (ICLR 2018)
本文提出了投影梯度下降（PGD）攻击以及基于PGD的对抗训练方法。对抗性样本难以被检测：绕过十种检测方法 (AISec 17)
本文首次为基于检测的方法设计了不同的自适应攻击。解释并利用对抗性样本 (ICLR 2015)
本文提出了快速梯度符号法（FGSM），并建立了对抗训练的框架。神经网络的有趣特性 (ICLR 2014)
本文首次在深度学习领域引入了对抗性样本的概念，并提供了一种基于L-BFGS的攻击方法。
基准数据集
RobustBench：标准化的对抗鲁棒性基准
一个包含50多个模型的标准鲁棒性基准，配套有模型库。自然对抗性样本
ImageNet-A数据集。神经网络对常见退化与扰动的鲁棒性基准测试 (ICLR 2019)
ImageNet-C数据集。在ImageNet上训练的CNN倾向于依赖纹理；增加形状偏好可提高准确性和鲁棒性 (ICLR 2018)
本文通过实证证明，基于形状的特征能够带来更鲁棒的模型。他们还提供了Styled-ImageNet数据集。
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