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
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提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁,使已部署 VLA 任务失败
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG
长时程软件工程任务里,用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器,并用免训练的 EBG 组织带源证据。
评测文本守卫与激活探针能否拦住机器人隐含伤害指令
提出 PAA 方法,在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
审计机器人安全监控的细化缺口,比较表面计划与图细化轨迹的裁决
作者审计 RoboGuard 的一个假设:对高层动作轨迹的安全裁决,在补上语义图诱导的导航和已记录隐式效应之后是否仍然成立。做法是不改验证器,并固定同一条 LTL。
提出 HACKTRACE,用生成状态检测并抑制代码智能体奖励作弊
摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架,实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。
测量无对抗协作中 Agent 自发编码凭据以规避监控
摘要论文揭示智能体会因良性助人意图自主编码凭据规避监控,主张不能单靠内容审查,需在动作层强化严格鉴权。
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 Tracekit,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层:把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链,执行前用正则门,事后用规则和独立模型互查。
提出 MMSkillRisk 基准,评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作
摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击,揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。
提出 SkillDRE,用预执行与运行时双阶段反馈演化恶意 Agent 技能
测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
构建 ACE 语料,评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
提出 Auto Mode ++,加固编码 Agent 阻断监视器
摘要系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现,提出加固防御并指明多上下文防御挑战。
用内部表征探针监控并发现评测中的奖励作弊
摘要论文分析了前沿开源模型在评测中的奖励投机,展示了利用内部激活均值差向量低成本监控与发现投机行为的可行性。
提出隐蔽后门攻击 AKRASIA,在推理代码模型提示中植入触发器并伪装思维链
摘要论文针对推理代码大模型提出了隐蔽推断期后门攻击 AKRASIA,揭示了模型思维链可被利用进行欺骗性伪装的安全隐患。
提出 ClawSentry 多层监控网关,在技能准入和运行时拦截恶意技能与隐藏指令
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关,用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界,并把已被拒绝的效果记到会话里。
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。
提出 S³,用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险