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
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
提出 IAU-FOA,构造可迁移图像扰动以诱导多模态模型输出目标语义
提出 imMRAG 攻击,从多模态 RAG 私有图像库提取内容
提出 SceneJail,利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
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 DIVA,将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型
DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱:用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。
提出 DIVA,利用跨步条件传播对离散扩散视觉语言模型实施视觉越狱
提出 MAMJ,在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
提出 ARENA 音频红队框架,自动构造文本安全且音频接地的越狱输入
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 HACA,将图文越狱拆为原子策略并自动组合以诱导有害输出
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 ASO,用 GRPO 优化视觉风格以放大越狱攻击
摘要论文揭示了 MLLM 的风格敏感性脆弱面,提出 ASO 框架利用强化学习优化风格触发器,有效放大了现有视觉越狱效果。
提出 FRA-Attack,用频域对齐与梯度正则做可迁移定向视觉攻击
FRA-Attack 是面向闭源 MLLM 的迁移式定向图像攻击。作者要解决的是:空间域局部对齐重复全局低频,代理梯度的高频成分又把更新拉向代理自身。
提出多图越狱框架 DMN,把有害意图拆进图像序列绕过安全护栏
提出 GPO-V,用全局概率优化的视觉扰动越狱扩散视觉语言模型
GPO-V 把越狱从“开头必须顺从”改成“整段去噪概率朝肯定方向走”。。
提出删字变体越狱方法,利用重构与隐藏权衡绕过多模态模型安全过滤
提出 AudioHijack,用不可感知对抗音频对语音模型做上下文无关提示注入
摘要提出了 AudioHijack 框架,揭示了 LALM 对听觉提示注入的脆弱性与传统防御的局限。
提出 CoTTA 隐蔽视觉提示注入,使多模态模型输出指定指令
摘要CoTTA 以隐蔽触发和双目标对齐诱导指定句子。