STCA：针对自动驾驶视觉语言模型的时空一致性对抗攻击
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STCA：针对自动驾驶视觉语言模型的时空一致性对抗攻击
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AI 综述
论文作者提出面向自动驾驶视觉语言模型的时空一致性对抗攻击STCA，通过多模态扩展、空间攻击和运动引导掩码破坏视频跨帧一致性，以黑盒方式攻击目标模型，仅依赖白盒代理模型的迁移性。 作者在BDD100K和nuScenes数据集上对Video LLaVA-7B、Qwen2.5-VL-7B和Dolphin三个模型进行实验，结果显示空间攻击在保持较高SSIM的同时达到较高ASR，作者称表明这些模型在自动驾驶视频场景中仍易受对抗攻击。以上基于论文摘要，尚未经独立验证。
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最新进展10月7日 12:00
面向自动驾驶视觉语言模型的可迁移时空一致性对抗攻击STCA报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · cs.AI面向自动驾驶视觉语言模型的可迁移时空一致性对抗攻击STCA
研究者提出时空一致性对抗攻击STCA，通过多模态扩展、空间攻击和运动引导掩码破坏视频跨帧一致性，以黑盒方式攻击自动驾驶视觉语言模型。作者在BDD100K和nuScenes上测试了Video LLaVA-7B、Qwen2.5-VL-7B和Dolphin，实验结果显示空间攻击在保持较高SSIM的同时达到较高ASR，表明这些模型在自动驾驶视频场景中仍容易受到对抗攻击。