Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences · 2026
Vulnerability analysis of transformer-based optical character recognition to adversarial attacks.
СтатьяНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Beerens Lucas, Higham Desmond J
Аннотация
We present a novel framework to assess the resilience of state-of-the-art transformer-based optical character recognition (TrOCR) models. In this way, we develop new untargeted and targeted attack algorithms. On a benchmark handwriting dataset, we show that adversarial perturbations to the input reveal dramatic vulnerabilities without being noticeable to the eye. This article is part of the theme issue 'Safe, secure and robust AI for safety-critical systems'.