中国の研究者が、画像から動画（I2V）への敵対的攻撃と防御研究で使用されるデータセットの広範な調査をまとめました。この作業は、データセットを顔画像、アート/スタイル、一般画像、動画、敵対的ロバストネス、マルチモーダル/編集、セキュリティ評価の7タイプに分類しています。また、データセットと特定の研究論文を結びつけるクロスマトリックスも提供しています。このリソースは、ビデオおよびマルチモーダルモデルにおける敵対的ロバストネスに取り組むAIセキュリティ研究者やMLエンジニアにとって特に価値があります。この調査は、生成モデルが普及するにつれて急速に進化するAIセキュリティ分野における標準化されたベンチマークの必要性の高まりを反映しています。海外の開発者にとって、これはI2Vセキュリティの課題を探求し、オープンベンチマークに貢献する機会を示しています。この投稿はチュートリアルではなく、厳選されたリファレンスであり、新しいデータセットが登場するたびに更新できるトピックページに適しています。
この投稿は、画像から動画（I2V）への敵対的攻撃と防御研究で使用されるデータセットの詳細な調査を提供し、顔、アート、一般画像、動画、ロバストネス、マルチモーダル、セキュリティ評価データセットを網羅しています。関連論文とのクロスマトリックスで整理されており、研究者にとって貴重なリソースです。このシグナルは、AIセキュリティ分野が構造化されたベンチマークを必要とする成熟段階にあることを示しています。