Beyond False Stability: High-Noise Drift Gating for Test-Time Adversarial Defenses in Vision-Language Models
यह शोधपत्र एक प्रशिक्षण-मुक्त, प्लग-इन "ड्रिफ्ट-गेटिंग" तंत्र पेश करता है जो उच्च-शोर गड़बड़ी (high-noise perturbations) के तहत प्रतिकूल उदाहरणों (adversarial examples) की बढ़ी हुई अस्थिरता का लाभ उठाकर परीक्षण-समय रक्षा (test-time defenses) को चुनिंदा रूप से सक्रिय करता है, जिससे विजन-लैंग्वेज मॉडल्स की क्लीन-एक्यूरेसी को कम किए बिना क्लीन-रोबस्टनेस ट्रेड-ऑफ में महत्वपूर्ण सुधार होता है।