Dual-Flow：清华大学与蚂蚁数科在NeurIPS 2025上的创新突破

> ### 摘要 > 在人工智能领域享有盛誉的顶级学术会议NeurIPS 2025上，清华大学与蚂蚁数科合作提出了一种创新的对抗性攻击生成框架——Dual-Flow。该框架通过双路径生成机制，实现了对对抗样本的精细化控制，显著提升了攻击的针对性与可控性。这一成果不仅在多个基准模型上验证了其高效性，也为理解深度学习模型的鲁棒性提供了新的技术路径，标志着我国在对抗性机器学习领域的研究迈入国际前沿水平。 > ### 关键词 > NeurIPS, 清华, 蚂蚁数科, 对抗攻击, Dual-Flow ## 一、Dual-Flow框架的提出背景与重要性 ### 1.1 人工智能领域的安全挑战 随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习模型已广泛应用于图像识别、自动驾驶、金融风控等关键领域。然而，这些模型在实际部署中暴露出日益严峻的安全隐患——对抗性攻击。微小而精心设计的扰动即可误导模型做出错误判断，这种脆弱性不仅威胁系统可靠性，更可能被恶意利用于规避检测或伪造信息。在这一背景下，如何评估并提升模型的鲁棒性，成为AI安全研究的核心议题。尤其是在高风险应用场景中，对模型安全性的深入探究已刻不容缓。正因如此，对抗样本的生成与防御机制的研究，逐渐成为连接理论与实践的关键桥梁。 ### 1.2 对抗性攻击的发展与现状 近年来，对抗性攻击技术不断演进，从最初的快速梯度符号法（FGSM）到迭代式攻击（如PGD），攻击方式日趋复杂且隐蔽。研究者们致力于探索模型决策边界的敏感区域，以揭示其内在不稳定性。尽管已有多种攻击框架被提出，但在生成对抗样本的过程中，往往难以实现对攻击路径和语义特征的精准控制。这限制了其在真实场景中的适用性与可解释性。当前，学界亟需一种既能高效突破模型防线，又能保持高度可控性的攻击范式，从而为防御机制的构建提供更具价值的实验基础。 ### 1.3 Dual-Flow框架的提出及其意义 在人工智能领域享有盛誉的顶级学术会议NeurIPS 2025上，清华大学与蚂蚁数科合作提出了一种创新的对抗性攻击生成框架——Dual-Flow。该框架通过双路径生成机制，实现了对对抗样本的精细化控制，显著提升了攻击的针对性与可控性。这一成果不仅在多个基准模型上验证了其高效性，也为理解深度学习模型的鲁棒性提供了新的技术路径。Dual-Flow的出现，标志着我国在对抗性机器学习领域的研究迈入国际前沿水平，展现了产学研深度融合在推动核心技术突破中的强大潜力。 ## 二、Dual-Flow框架的技术创新与优势 ### 2.1 框架的核心技术——精准控制 在NeurIPS 2025上，清华大学与蚂蚁数科联合提出的Dual-Flow框架，以其独特的双路径生成机制，实现了对抗样本生成过程中的精准控制。该框架通过分离语义保持流与扰动注入流，分别处理原始输入的语义信息与攻击扰动方向，从而在不破坏图像可识别特征的前提下，精确引导模型误判。这种结构设计突破了传统攻击方法中扰动随机性强、控制粒度粗的问题，使得攻击过程不再是“盲目试探”，而是具备明确目标导向的技术操作。在实验验证中，Dual-Flow在多个基准模型上的攻击成功率显著提升，展现出极强的适应性与稳定性。其核心技术不仅体现了对深度神经网络决策机制的深刻理解，更将对抗性攻击从“有效性”层面推进至“可控性”新维度，为后续防御策略的设计提供了高价值的分析工具。 ### 2.2 生成具有针对性的对抗样本 Dual-Flow框架的一大突破在于能够生成具有高度针对性的对抗样本。不同于以往攻击方法仅追求普遍性的误导效果，该框架可根据预设目标类别或特定误判路径，定制化生成对应的扰动模式。例如，在图像分类任务中，研究者可通过设定目标标签，使模型系统性地将“停车标志”误识为“限速标志”，这在自动驾驶场景中具有极强的现实警示意义。这种针对性不仅体现在输出结果上，更贯穿于整个生成过程——通过对梯度流向和特征空间变化的动态调控，Dual-Flow确保每一次攻击都精准命中模型的脆弱节点。这一能力为安全测试提供了前所未有的精细工具，使得AI系统的漏洞检测从“广撒网”式扫描迈向“精准打击”式评估，极大提升了攻防研究的科学性与实用性。 ### 2.3 Dual-Flow框架的可控性特点 Dual-Flow框架最引人注目的特性之一是其卓越的可控性。通过引入可调节的权重参数与分阶段优化策略，研究人员能够在攻击强度、语义一致性与转移性之间实现灵活权衡。例如，在金融风控等敏感场景中，可设置低扰动阈值以模拟真实攻击者的隐蔽行为；而在模型压力测试中，则可增强扰动幅度以全面暴露系统弱点。这种按需调节的能力，使Dual-Flow不仅适用于实验室环境下的理论验证，更能延伸至实际业务系统的安全性评估。更重要的是，其生成过程具备良好的可解释性，每一步扰动调整均可追溯至具体网络层响应，为理解模型内部工作机制提供了可视化窗口。正是这种高度可控的设计理念，让Dual-Flow在众多攻击框架中脱颖而出，成为连接攻击技术与防御演进的重要桥梁。 ## 三、Dual-Flow框架在NeurIPS 2025的应用案例 ### 3.1 会议上的重要展示 在人工智能领域享有盛誉的顶级学术会议NeurIPS 2025上，清华大学与蚂蚁数科联合提出的Dual-Flow框架成为全场瞩目的焦点。研究团队通过详实的实验数据和直观的可视化演示，全面展示了该框架在多种主流深度学习模型上的攻击效果。其双路径生成机制不仅实现了对对抗样本语义特征的精准保留，更在多个基准测试中展现出远超传统方法的攻击成功率。现场评审专家高度评价了这一工作的创新性与技术深度，认为Dual-Flow将对抗性攻击从“有效性验证”推进至“可控性设计”的新阶段。尤为引人注目的是，研究团队首次公开了攻击过程中的梯度流向动态图谱，揭示了模型决策边界在双流交互下的演化规律，为理解神经网络脆弱性提供了前所未有的观察视角。这场展示不仅赢得了与会学者的广泛认可，也标志着我国在对抗性机器学习领域的研究成果已跻身国际前沿。 ### 3.2 清华大学与蚂蚁数科的合作过程 清华大学与蚂蚁数科的合作建立在长期的技术互补与资源共享基础之上。双方围绕对抗性攻击的核心难题展开协同攻关，充分发挥高校在理论建模方面的深厚积累，以及企业在真实业务场景中的工程落地能力。在Dual-Flow框架的研发过程中，清华大学团队主导了算法架构的设计与优化，提出了语义保持流与扰动注入流的分离机制；蚂蚁数科则提供了大规模模型测试平台与实际风控系统的验证环境，确保框架在复杂现实条件下的稳定性与可扩展性。这种产学研深度融合的模式，使得研究成果既能满足学术前沿的严谨要求，又能直面工业级应用的安全挑战。正是在这种紧密协作下，Dual-Flow得以在短时间内完成从概念提出到实验验证的完整闭环，充分展现了跨机构合作在推动AI安全技术创新中的强大动能。 ### 3.3 Dual-Flow框架的实际应用效果 Dual-Flow框架在多个实际应用场景中展现出卓越的性能表现。在图像识别系统测试中，该框架成功诱导主流分类模型对关键目标产生定向误判，例如使模型将“停车标志”稳定识别为“限速标志”，验证了其在自动驾驶感知模块中的潜在威胁与测试价值。在金融风控领域，研究团队利用Dual-Flow生成低扰动、高隐蔽性的对抗样本，模拟恶意用户绕过反欺诈模型的行为，在不改变原始行为特征的前提下实现系统误判，从而有效暴露现有模型的防御盲区。实验数据显示，Dual-Flow在ResNet、Vision Transformer等基准模型上的攻击成功率显著提升，且具备良好的跨模型转移性。更重要的是，其生成过程具备清晰的可解释路径，每一阶段的扰动调整均可追溯至特定网络层的响应变化，为后续防御机制的构建提供了高精度的分析工具。这一系列成果充分证明，Dual-Flow不仅是理论上的突破，更是面向实际安全评估的强有力技术支撑。 ## 四、Dual-Flow框架对行业的影响 ### 4.1 提高人工智能模型的安全性 在人工智能技术日益渗透至社会运行核心系统的今天，模型的安全性已不再仅仅是学术探讨的课题，而是关乎公共安全与信任体系的基石。清华大学与蚂蚁数科联合提出的Dual-Flow框架，以其对对抗样本生成过程的精准控制能力，为提升深度学习模型的鲁棒性提供了全新的实验范式。通过分离语义保持流与扰动注入流，该框架能够在不破坏原始输入可识别特征的前提下，系统性地诱导模型误判——这种高度可控的攻击方式，恰恰成为检验防御机制成色的最佳试金石。在金融风控、自动驾驶等高风险场景中，传统攻击方法往往因扰动过于随机或难以复现而无法真实模拟威胁，而Dual-Flow则能以低扰动阈值模拟隐蔽攻击行为，全面暴露现有系统的防御盲区。其生成过程具备良好的可解释性，每一步扰动调整均可追溯至具体网络层响应，使得安全工程师得以“看见”模型脆弱性的来源，进而构建更具针对性的防护策略。这一突破不仅提升了攻防博弈的技术层级，更推动了从被动防御向主动验证的安全理念转变。 ### 4.2 推动对抗性攻击研究的新趋势 Dual-Flow框架的提出，标志着对抗性攻击研究正从追求“成功率”的粗放阶段迈向注重“可控性”与“可解释性”的精细化时代。过去的研究多聚焦于如何以最小扰动实现最大误导效果，却普遍忽视了攻击路径的可调控性与语义一致性。而在NeurIPS 2025会议上展示的Dual-Flow，首次实现了对攻击目标类别和误判路径的定制化生成，使对抗样本不再是无差别干扰，而是具有明确意图的技术工具。例如，在图像分类任务中，研究者可通过设定目标标签，使模型系统性地将“停车标志”误识为“限速标志”，这种定向攻击能力为理解模型决策边界提供了前所未有的精细视角。更重要的是，该框架引入分阶段优化策略与可调节权重参数，允许研究人员在攻击强度、语义保真度与跨模型转移性之间灵活权衡，极大增强了实验设计的科学性。这种由“盲目试探”转向“精准操控”的范式迁移，正在重塑对抗性机器学习的研究逻辑，也为后续构建可解释、可预测的AI安全体系奠定了坚实基础。 ### 4.3 对其他领域的潜在影响 Dual-Flow框架所展现的技术潜力，正悄然辐射至多个依赖人工智能决策的关键领域。在自动驾驶系统中，该框架成功诱导主流分类模型对交通标志产生定向误判，如将“停车标志”稳定识别为“限速标志”，这一能力不仅揭示了感知模块的潜在漏洞，更为整车级安全测试提供了高精度的评估手段。在金融风控领域，研究团队利用Dual-Flow生成低扰动、高隐蔽性的对抗样本，模拟恶意用户绕过反欺诈模型的行为，在不改变原始行为特征的前提下实现系统误判，从而有效检验现有风控策略的韧性。这些应用表明，Dual-Flow不仅是理论创新，更是连接实验室研究与现实世界风险防控的重要桥梁。其具备的良好跨模型转移性与清晰的可解释路径，使得该技术有望被拓展至医疗诊断、智能安防乃至工业控制系统等多个高敏感场景，为各类AI驱动系统提供标准化的安全压力测试方案。随着产学研协同机制的深化，这一由中国团队主导的技术突破，或将引领全球AI安全评估体系的新一轮演进。 ## 五、挑战与未来展望 ### 5.1 Dual-Flow框架面临的挑战 尽管Dual-Flow框架在NeurIPS 2025上展现了令人瞩目的技术突破，但其在实际推广与深化应用中仍面临多重挑战。首先，高度可控的攻击生成机制依赖于对目标模型结构和参数的深度理解，在黑盒场景下，这种信息获取往往受限，限制了框架在完全未知环境中的直接适用性。其次，虽然Dual-Flow在ResNet、Vision Transformer等主流模型上表现出良好的攻击成功率与转移性，但在面对集成防御机制或经过对抗训练加固的模型时，其有效性可能被显著削弱。此外，该框架引入的双路径结构增加了计算复杂度，在资源受限的边缘设备或实时系统中部署时，可能面临延迟与效率的双重压力。更为关键的是，随着攻击能力的提升，伦理与安全边界的问题也愈发凸显——如何确保这一强大工具不被滥用，成为产学研各方必须审慎对待的议题。清华大学与蚂蚁数科的研究团队虽已在实验设计中强调其用于安全测试的初衷，但在开放传播过程中，仍需建立相应的使用规范与监管机制。 ### 5.2 未来发展的可能方向 面向未来，Dual-Flow框架的发展或将沿着三个核心方向持续演进。其一，是增强框架在黑盒环境下的适应能力，通过引入代理模型学习或查询反馈优化策略，提升其在信息不完整条件下的攻击效率。其二，研究团队有望进一步融合可解释性分析模块，将每一阶段扰动调整与特定网络层响应之间的关联可视化，从而构建“攻击—归因—修复”的闭环评估体系。其三，随着联邦学习、隐私计算等技术在金融、医疗等领域的广泛应用，Dual-Flow或可拓展至多模态与跨域场景，支持对文本、语音乃至行为序列的对抗样本生成，实现从图像识别到复杂决策系统的全面渗透。清华大学与蚂蚁数科的合作模式也为后续发展提供了范本——依托高校的理论创新能力与企业的工程落地能力，推动AI安全技术从实验室走向产业前线。可以预见，Dual-Flow不仅将成为对抗性机器学习研究的重要基准，更可能催生新一代智能化安全测试平台。 ### 5.3 行业应用的前景 Dual-Flow框架的应用前景正随着AI系统在关键领域的深入部署而不断拓宽。在自动驾驶领域，该框架已成功诱导主流分类模型将“停车标志”误识为“限速标志”，这一能力为整车感知系统的鲁棒性验证提供了高精度的压力测试手段，有助于提前发现并修复潜在安全隐患。在金融风控场景中，研究团队利用Dual-Flow生成低扰动、高隐蔽性的对抗样本，模拟恶意用户绕过反欺诈模型的行为，在不改变原始行为特征的前提下实现系统误判，从而有效暴露现有模型的防御盲区。这些实践表明，Dual-Flow不仅是理论创新的成果，更是连接学术研究与现实风险防控的桥梁。其具备的良好跨模型转移性与清晰的可解释路径，使其有望被纳入医疗诊断、智能安防乃至工业控制系统等高敏感行业的标准测试流程。随着清华大学与蚂蚁数科合作模式的深化，这一由中国团队主导的技术突破或将引领全球AI安全评估体系的新一轮演进，为构建可信人工智能提供坚实支撑。 ## 六、总结 在NeurIPS 2025上，清华大学与蚂蚁数科合作提出的Dual-Flow框架，标志着我国在对抗性机器学习领域的研究迈入国际前沿水平。该框架通过双路径生成机制，实现了对对抗样本的精细化控制，显著提升了攻击的针对性与可控性。其在图像识别、金融风控等多个实际场景中的成功应用，验证了技术的有效性与可扩展性。同时，这一成果也展现了产学研深度融合在推动核心技术突破中的强大潜力。未来，随着AI系统在关键领域的广泛应用，Dual-Flow有望成为构建可信人工智能的重要工具，为安全评估与防御机制设计提供坚实支撑。