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在未来的数字世界里，人工智能如同星辰般闪耀，却也暗藏危机。故事的主角是一位年轻的网络安全专家，名叫李晨。他所在的团队负责保护一家顶尖科技公司的人工智能系统，这些系统广泛应用于图像识别、自然语言处理等多个领域，为人们的生活带来了极大的便利。
然而，随着技术的发展，一种新型的攻击手段——多模态对抗样本攻击——悄然兴起。这种攻击手段能够同时在图像、文本等多种模态上制造微小的、难以察觉的扰动，使得人工智能系统产生错误的判断。更糟糕的是，这种攻击手段具有极高的隐蔽性，即使是经验丰富的安全专家也难以察觉。
李晨和他的团队在一次例行检查中，意外地发现了一个异常信号。这个信号似乎来自一个未知的攻击者，他们正在尝试利用多模态对抗样本攻击来破坏公司的图像识别系统。李晨意识到，如果这个攻击成功，将会对公司的声誉和用户的信任造成巨大的打击。
为了应对这个挑战，李晨决定借鉴一种名为GMLA的框架。GMLA原本是为单模态图像多标签分类设计的白盒对抗样本框架，但李晨相信，通过适当的改造，它也可以用于多模态对抗样本攻击的防御。
他开始着手对GMLA进行改造。首先，他扩展了输入空间，使其能够同时处理图像和文本。然后，他设计了一个新的损失函数，将图像和文本的损失联合起来，以确保跨模态的一致性。最后，他构建了一个跨模态统一知识图谱，将图像和文本中的标签映射到同一个节点上，以保证语义的一致性。
在改造的过程中，李晨遇到了许多困难。他需要解决如何在图像和文本之间进行有效的梯度投影，以及如何确保在攻击过程中保持语义的一致性。但他没有放弃，他相信，只要能够成功地改造GMLA，就能够抵御这次攻击。
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