研究者提出利用祖先 VLM 的黑盒对抗补丁攻击,可降低 VLA 任务成功率
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁,使已部署 VLA 任务失败
- arXiv
- 2610.09708
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA、UniVLA、π0.5
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁,使已部署 VLA 任务失败
开环审计冻结视觉语言安全分,发现其反映场景模板而非危险感知
本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型(VLM)安全评分机制的实证审计研究。
实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
提出 ControlPed 与 HazardPed,生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
提出 Perturbot 扰动训练,打破 VLA 的模态捷径
Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预,用来削弱模态捷径,并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。
提出条件特征抑制防御,检出对抗补丁后抑制 VLA 内部特征
摘要条件抑制与 patch 相关的 SAE 特征,间歇攻击下可提高 SR,持续攻击下则不能。
提出 ZoneClaw,用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
测量并预测具身 VLM 规划器的任务拒答可变性
作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器:一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住,并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。
提出 DrivingBench,评测通用视觉语言模型能否闭环驾驶真车
DrivingBench 评测通用 VLM 能否自己闭环开真车,推理延迟也算进任务。
提出 VirusCascade,劫持推荐智能体协同反思以实现定向推广
评测多智能体 LLM 组织跨时代再创业及历史打分中的事后泄漏
摘要组织看见转变却建在旁边。
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。
证明无显式危害的图文窄微调可诱发跨任务涌现未对齐
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上,检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
提出 Emergence World,对长时程多智能体系统开展对抗压力测试
摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性,单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。
提出内核管理共享记忆抽象,统一多智能体的检索、隐私过滤与注入
kernel-managed shared memory 把多智能体的检索、隐私和注入收进 agent-system kernel,并在 AIOS 上与三种替代方案比较。
提出 DURA,用扩散模型生成自然对抗补丁操控 VLA 机器人动作
DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击,同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。
用演化算法构造 mind virus 并测量其在多智能体中的传播
复现 AgentCF 上的多智能体攻防并刻画连通性作用
作者在 AgentCF 上研究连通性如何改变多智能体协同过滤的攻防,复现已有方法而不是提出新载荷。