BackdoorVLM：面向视觉语言模型后门攻击与防御的基准
研究者提出 BackdoorVLM，一个针对视觉语言模型（VLM）后门攻击与防御的综合基准，覆盖图像描述和视觉问答等核心视觉语言任务。该基准把多模态后门威胁分为定向拒答、恶意注入、越狱、概念替换和感知劫持 5 类，用 12 种涵盖文本、图像和双模态触发器的攻击方法，在 2 个开源 VLM 和 3 个多模态数据集上评测，并对比 5 种代表性防御方法。分析显示 VLM 对文本指令高度敏感，双模态后门中文本触发器通常压过图像触发器；涉及文本模态的后门效力很强，投毒率低至 1% 时多数任务攻击成功率仍超过 90%。现有防御在不同触发器类型和后门场景间缺乏泛化能力，难以可靠防护跨模态、多形态的触发器。