On Success and Simplicity: A Second Look at Transferable Vision-Language Attack Pipeline
视觉-语言预训练模型（VLPMs）已被证实容易受到对抗性攻击。现有的可迁移攻击通常采用复杂的损失函数或多阶段文本/图像攻击流程，但本文发现这些复杂设计反而存在三个先前被忽视的问题：不恰当的跨模态交互和冗余操作导致攻击效果受限。为解决这些问题
#vision-language
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← 返回所有主题Adversarial Diffusion Across Modalities: A Fusion Survey of Attacks, Defenses, and Evaluation for Text, Vision, and Vision-Language Models
本文是一篇关于对抗性攻击与防御在跨模态AI系统中的综述，聚焦于扩散模型在文本（LLM）、图像分类器、视觉-语言模型（VLM）以及输入净化防御中作为攻击或防御机制的统一框架。作者将过去沿着四个相对独立轨迹发展的研究整合起来：基于扩散的文本/L
Beyond Attack Success Rate: Examining Trigger Leakage in Vision-Language Agentic Systems
本文研究视觉-语言智能体系统（VLAS）中的后门攻击问题。VLAS将视觉感知与规划、工具使用和物理动作相连接，因此后门触发器可以通过决策管线及其连接的接口传播，使视觉后门成为系统级威胁。当前评估仅关注干净准确率和攻击成功率（ASR），这些指
Improving Adversarial Transferability on Vision-Language Pre-training Models via Surrogate-Specific Bias Correction
本文针对视觉-语言预训练（VLP）模型的对抗可迁移性问题展开研究。现有基于迁移的黑盒攻击方法通常严重依赖替代模型，导致对抗样本在替代模型上有效，但在未知目标模型上效果不佳。作者将此归因于对抗优化过程中替代模型特定的偏差（surrogate-