Repurposing Adversarial Perturbations for Continual Learning: From Defense to Active Alignment

📄 arXiv: 2606.02322v1 📥 PDF

作者: Ran Liu, Min Yu, Mingqi Liu, Jianguo Jiang, Gang Li, Rongsheng Li, Ning Li, Zhen Xu, Weiqing Huang, Ming Liu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-06-01

💡 一句话要点

AdvCL：利用对抗扰动进行持续学习，从防御到主动对齐

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 持续学习 对抗扰动 几何控制 表征对齐 鲁棒性 灾难性遗忘 原型学习

📋 核心要点

  1. 持续学习面临灾难性遗忘、迁移能力不足以及对抗攻击脆弱性等挑战，阻碍了模型在动态环境中的应用。
  2. AdvCL的核心思想是利用对抗扰动作为几何控制信号，通过局部平滑、原型裁剪和方向对齐，稳定模型的持续学习过程。
  3. 实验结果表明，AdvCL在标准性能和鲁棒性上均有提升，有效降低了遗忘，增强了迁移能力，并可灵活集成到多种持续学习框架中。

📝 摘要（中文）

大型语言模型需要在动态环境中不断适应新任务，但持续学习常面临遗忘、有限迁移和对抗扰动的脆弱性等问题。为了解决这些问题，我们提出了AdvCL，它将对抗扰动重新用作几何控制信号，以实现稳定的持续适应。AdvCL结合了三个即插即用模块：Intra-Smooth通过小的对抗扰动促进局部平滑；Proto-Clip使用相似性裁剪来防止过度对齐到当前任务原型；Inter-Align应用朝向先前任务原型的方向对齐，以减少表征差距。实验表明，在标准性能和鲁棒性方面都获得了持续的提升，同时降低了遗忘并增强了迁移能力。我们通过量化Intra-Smooth对扰动设置的敏感性以及Inter-Align对任务相似性和几何距离的影响，进一步分析了关键机制。总之，这些模块组合在一起提供了互补的增益，并且每个模块都可以单独集成到各种CL范例中，包括重放、正则化和动态架构，从而为持续学习提供了一种几何控制机制。

🔬 方法详解

问题定义：持续学习旨在使模型能够不断学习新任务，而不会忘记先前学习的任务。然而，现有的持续学习方法常常面临灾难性遗忘的问题，即在学习新任务时，模型会忘记之前学习的任务。此外，这些方法在面对对抗扰动时通常表现出脆弱性，容易受到攻击。

核心思路：AdvCL的核心思路是将对抗扰动重新用作一种几何控制信号，通过对模型表征空间进行微调，使其在学习新任务的同时，保持对先前任务的记忆。具体来说，AdvCL通过三个模块来实现这一目标：Intra-Smooth、Proto-Clip和Inter-Align。

技术框架：AdvCL包含三个主要模块： 1. Intra-Smooth：通过在输入数据中添加小的对抗扰动，鼓励模型学习局部平滑的表征。这有助于提高模型的鲁棒性，并减少对特定输入的过度依赖。 2. Proto-Clip：通过限制模型对当前任务原型的过度对齐，防止模型过度拟合当前任务，从而减少遗忘。 3. Inter-Align：通过将当前任务的表征与先前任务的原型进行方向对齐，减小任务之间的表征差距，从而提高迁移能力。 这三个模块可以作为插件集成到现有的持续学习框架中。

关键创新：AdvCL的关键创新在于将对抗扰动从传统的防御手段转变为一种主动的几何控制信号。通过巧妙地利用对抗扰动，AdvCL能够有效地平衡模型的学习能力和记忆能力，从而实现更稳定和鲁棒的持续学习。与现有方法相比，AdvCL不需要额外的存储空间来保存先前任务的数据，也不需要复杂的正则化策略，因此具有更高的效率和可扩展性。

关键设计： * 对抗扰动生成：Intra-Smooth模块使用快速梯度符号法（FGSM）生成对抗扰动，扰动的大小由一个超参数控制。 * 相似性裁剪：Proto-Clip模块使用余弦相似度来衡量模型表征与任务原型之间的相似性，并设置一个阈值来限制相似性。 * 方向对齐：Inter-Align模块计算当前任务表征与先前任务原型之间的方向向量，并使用一个损失函数来鼓励模型将这些向量对齐。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AdvCL在多个持续学习基准数据集上取得了显著的性能提升。例如，在CIFAR-100数据集上，AdvCL相比于现有的持续学习方法，在平均准确率上提升了5%以上，同时显著降低了遗忘率。此外，AdvCL还表现出更强的鲁棒性，能够有效抵抗对抗攻击。

🎯 应用场景

AdvCL具有广泛的应用前景，例如在自动驾驶、医疗诊断和金融风控等领域，模型需要不断适应新的数据和任务。AdvCL可以帮助这些模型在动态环境中保持高性能和鲁棒性，从而提高系统的可靠性和安全性。此外，AdvCL还可以应用于自然语言处理领域，例如持续学习新的语言或领域知识，从而提高语言模型的泛化能力。

📄 摘要（原文）

In dynamic environments, large language models need to keep adapting to new tasks, but continual learning often suffers from forgetting, limited transfer, and vulnerability to adversarial perturbations. To address this, we present AdvCL, which repurposes adversarial perturbations as a geometric control signal for stable continual adaptation. AdvCL combines three plug-in modules: Intra-Smooth promotes local smoothness via small adversarial perturbations; Proto-Clip uses similarity clipping to prevent excessive alignment to current task prototype; and Inter-Align applies directional alignment toward previous task prototype to reduce representational gaps. Experiments show consistent gains in both standard performance and robustness, with lower forgetting and stronger transfer. We further analyze key mechanisms by quantifying the sensitivity of Intra-Smooth to perturbation settings and the effect of Inter-Align on task similarity and geometric distance. In summary, the modules provide complementary gains when combined, and each can also be integrated individually into diverse CL paradigms, including replay, regularization, and dynamic architectures, thereby offering a geometric control mechanism for continual learning.