Un investigador chino ha recopilado una extensa encuesta de conjuntos de datos utilizados en la investigación de ataques adversariales y defensa de imagen a video (I2V). El trabajo categoriza los conjuntos de datos en siete tipos: imágenes de rostros, arte/estilo, imágenes generales, videos, robustez adversarial, multimodal/edición y evaluación de seguridad. También proporciona una matriz cruzada que vincula conjuntos de datos con artículos de investigación específicos. Este recurso es particularmente valioso para investigadores de seguridad de IA e ingenieros de ML que trabajan en robustez adversarial en modelos de video y multimodales. La encuesta refleja la creciente necesidad de benchmarks estandarizados en el campo de la seguridad de IA, un área que evoluciona rápidamente a medida que los modelos generativos se vuelven más prevalentes. Para los desarrolladores en el extranjero, esto señala una oportunidad para explorar desafíos de seguridad I2V y contribuir a benchmarks abiertos. La publicación no es un tutorial sino una referencia curada, lo que la hace adecuada para una página temática que puede actualizarse a medida que surjan nuevos conjuntos de datos.
Esta publicación proporciona una encuesta detallada de conjuntos de datos utilizados en la investigación de ataques adversariales y defensa de imagen a video (I2V), incluyendo conjuntos de datos de rostros, arte, imágenes generales, videos, robustez, multimodales y de evaluación de seguridad. Están organizados en una matriz cruzada con artículos relacionados, ofreciendo un recurso valioso para los investigadores. La señal destaca la maduración del campo de la seguridad de IA que requiere benchmarks estructurados.