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
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA、UniVLA、π0.5
- 攻击arXiv 2608.23471
InjecMEM：针对 LLM Agent 记忆系统的记忆注入攻击
提出 InjecMEM，一次注入 Agent 记忆使后续查询输出预设内容
- arXiv
- 2608.23471
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等6个
- 攻击arXiv 2608.10393
DURA：用扩散模型生成自然对抗补丁攻击 VLA 机器人模型
提出 DURA，用扩散模型生成自然对抗补丁操控 VLA 机器人动作
- arXiv
- 2608.10393
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA-7B、π0-FAST、openvla-7B
摘要DURA 用扩散潜空间轨迹生成自然补丁，白盒与黑盒都能把 VLA 导向指定动作。
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。
- 攻击arXiv 2606.09499
研究者提出针对世界模型的机器人学习管线投毒攻击
提出 VPH 与 VTH，只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略
- arXiv
- 2606.09499
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- Cosmos-Predict 2.5、Cosmos-Predict 2.5 AC、Dino WM 等4个
摘要只改视频帧经世界模型投毒。
只改看似安全的视频帧，经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后，数据集检查看到的仍是安全演示，合成轨迹却可以变危险。
- 攻击arXiv 2603.16960
针对现代视觉语言模型的对抗攻击
对开源视觉购物智能体实施商品图对抗攻击并诱导买错
- arXiv
- 2603.16960
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- LLaVA-v1.5-7B、Qwen2.5-VL-7B
摘要作者称 LLaVA 易被三种攻击诱导买错，Qwen 正确购买率仍接近其干净条件。
作者在自建电商环境里比较两个开源 VLM 购物智能体对图像对抗扰动的鲁棒性。
已经到底了