यह पत्र जनरेटिव प्रतिकूल हमलों की हस्तांतरणीयता में सुधार करने के लिए एक नया ढाँचा प्रस्तावित करता है। मौजूदा जनरेटिव प्रतिकूल हमलों में यह समस्या है कि जनरेटिव मॉडल की अपर्याप्त प्रतिनिधित्व क्षमताओं के कारण प्रतिकूल गड़बड़ी वस्तु के महत्वपूर्ण क्षेत्रों के साथ अच्छी तरह से संरेखित नहीं होती है। इस पत्र में, हम एक मीन टीचर-आधारित सिमेंटिक संरचना-जागरूक हमला ढाँचा प्रस्तुत करते हैं जो जनरेटर के मध्यवर्ती सक्रियणों से निकाली गई सिमेंटिक जानकारी का उपयोग करके गड़बड़ी उत्पन्न करता है। विशेष रूप से, हम फीचर डिस्टिलेशन का उपयोग करते हैं, एक तकनीक जो छात्र मॉडल की प्रारंभिक परत सक्रियण और सिमेंटिक रूप से समृद्ध शिक्षक मॉडल की सक्रियण के बीच स्थिरता को बढ़ाती है, ताकि गड़बड़ी को वस्तु के महत्वपूर्ण क्षेत्रों पर केंद्रित किया जा सके। प्रस्तावित विधि विभिन्न मॉडलों, डोमेन और कार्यों में मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर हस्तांतरणीयता प्रदर्शित करती है, और इसका मूल्यांकन मौजूदा और नए प्रस्तावित एक्सीडेंटल करेक्शन रेट (ACR) मेट्रिक्स द्वारा किया जाता है।
