攻击arXiv 2610.09708
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
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- 提示层
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- 具身与机器人
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- 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。
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。
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。
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。
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。