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
提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
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 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 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 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。
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
提出最小范数攻击集成,用鲁棒性曲线评测图像分类器
这篇工作把对抗鲁棒评测从单一 ε、固定集成,改成可按查询预算收紧的曲线估计。
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 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 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。
提出 SWhisper,用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示