BMO：面向跨节点攻击的边界感知模型混淆方法

针对边缘设备被攻破后可白盒获取模型、进而危及其他同源设备的跨节点攻击，研究者提出边界感知模型混淆方法 BMO，基于零空间约束将模型参数分解为边界位置与边界曲率分量，再向曲率分量注入噪声以差异化决策边界。在四类主流对抗攻击与四个广泛部署的端侧模型上，BMO 平均防御成功率达 68.68%，最强基线仅为 22.32%，且良性准确率与基线相当。