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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。

经过数个日夜的努力，李晨终于完成了对GmLA的改造。他将改造后的框架命名为“多模态GmLA防御系统”。在测试阶段，这个系统表现出了强大的防御能力。它能够有效地检测并抵御多模态对抗样本攻击，保护公司的图像识别系统免受破坏。

李晨的团队对他的成果感到非常满意。他们将这个系统部署到了公司的服务器上，开始实时监控和防御可能的攻击。不久之后，他们发现了一个试图利用多模态对抗样本攻击破坏系统的攻击者。但这次，攻击者没有成功。多模态GmLA防御系统成功地检测到了攻击，并将其阻止。

这次事件让李晨成为了团队的英雄。他的创新和勇气不仅保护了公司的系统，也为整个网络安全领域带来了新的希望。他知道，这场战斗还远远没有结束，但至少，他们已经迈出了重要的一步。

在这个充满挑战和机遇的数字世界里，李晨和他的团队将继续守护着人工智能的安全，为人们创造一个更加美好的未来。

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