STCA:研究者提出针对自动驾驶视频 VLM 的时空一致性对抗攻击
提出 STCA,对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
- arXiv
- 2610.08331
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 无盒(离线迁移)
- 被测模型
- Video-LLaVA-7B、Qwen2.5-VL-7B、Dolphins
提出 STCA,对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
提出 A2A-TIBA,经 A2A 对等任务间接注入并植入常驻回调
A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A:gray-box 攻击者已能投递任务,诱导目标部署常驻回调程序后,下令和外传不再经过智能体。
评测多轮对话中 GradSafe 越狱检测的可分性与脆弱性
作者评估梯度越狱检测从单条提示词迁到多轮对话后还剩多少可分性,方法是用 Context Window Scanner 把 GradSafe 原封不动地套到用户轮窗口上。
用词级归因指导同义词替换,翻转提示注入检测并验证越狱
摘要作者称检测靠分散的词法线索。
提出 LogInject 框架,评测日志分析中的被动提示注入及缓解
摘要论文评估了 LLM 日志分析中的上下文污染风险,提出分片拼接等攻击与三层防御,指出必须结合架构隔离与人工介入。
提出 PaperGuard,用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
提出 VPH 与 VTH,只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略
只改看似安全的视频帧,经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后,数据集检查看到的仍是安全演示,合成轨迹却可以变危险。
构建 MultiTurnPSB,评测四轮医疗越狱与分类器输入防御
MultiTurnPSB 针对患者端医疗大模型在持续交互中的安全风险,构建了包含三种攻击模态的四轮对抗评测基准。
提出多轮多模态越狱,并用 FragGuard 拦截有害响应
提出四种阶段转换攻击,绕过推理模型的安全推理护栏
提出 MetaBreak,用特殊 token 操纵越狱在线 LLM 服务并绕过审核
摘要利用特殊 token 注入对抗平台模板包裹与审核,多场景验证了越狱有效性与互补性。