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
- 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
提出持久视觉记忆注入,使对抗图像经缓存在触发时操控输出
摘要论文提出 P-VMI,证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型,强调了保留状态的安全风险。
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。
提出轨迹级可迁移对抗攻击,降低深度强化学习策略的期望回报
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击:受害参数不可访问时,在白盒代理上造扰动再迁移。
提出闭环激活引导,在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向,证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出 JIL 对抗后缀,压低长度预测以抬高请求调度优先级
JIL 是对预测式 LLM 调度的攻击:用对抗后缀压低长度预测,使请求在 SRPT 式队列里更早得到服务。
提出 LiBRA,在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
摘要LiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测,并提高相对反转基线的保真。
提出 Bi-QSTO,优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口:基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留,而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验:选择能否排除毒样本。
提出核化激活引导 KAS,在推理时自适应转向激活以诱导越狱
Kernelized Activation Steering(KAS) 把推理时的激活转向写成核空间中的优化,使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑:双智能体、三级顺序协作,以及双专家加汇总。
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
检验结构越狱 IICL 能否跨厂商泛化并与语言约束叠加
提出广度优先后缀搜索 BOSS,改进 GCG 越狱优化
BOSS 是插在 GCG 类离散 suffix 优化上的搜索框架:局部梯度更新不变,变的是固定预算花在深度还是广度。
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 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。
利用加密思维块的跨模型重放,诱导弱模型逐字转写专有推理链
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞,提出了低成本提取方法并给出防御方案。
提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱
论文系统评估了扩散大语言模型(DLLM)在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标,又作为黑盒越狱生成的对抗工具。
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
提出 Concept2Scenario,借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
摘要该研究从表征空间因果归因揭示场景削弱拒绝的机制,发现可复用脆弱场景先验,提升多模型黑盒越狱效能与探索速度。