Breaking the weakest link to evade vision language models

📄 arXiv: 2608.18938v1 📥 PDF

作者: Ilan Zini, Boussad Addad, Katarzyna Kapusta

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-08-19

备注: 17 pages

💡 一句话要点

提出针对视觉语言模型的对抗攻击方法以提升安全性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 对抗攻击 多模态AI 鲁棒性 安全机制

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言模型在面对对抗性攻击时表现出脆弱性，尤其是在多模态对齐的情况下，鲁棒性不足。
  2. 本文提出了一种基于梯度的攻击方法，专注于视觉编码器的优化，从而降低了攻击的计算成本。
  3. 实验表明，通过微小的扰动，可以显著改变模型的文本输出，突显了VLMs的安全隐患。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型（VLMs）作为多模态人工智能系统的重要组成部分，能够对视觉和文本输入进行联合推理。然而，VLMs在面对对抗性威胁时的鲁棒性尚未得到充分研究，尤其是在针对多模态对齐的规避攻击方面。本文探讨了VLMs对视觉输入施加对抗扰动的脆弱性，研究了无目标攻击和有目标攻击两种攻击设置。我们提出了一种基于梯度的攻击方法，仅对VLM的视觉编码器进行优化，从而显著降低了攻击的计算成本和资源需求。实验结果表明，微小且人眼不可察觉的扰动能够显著改变模型生成的文本解释，强调了现代VLMs在对抗操控下的脆弱性，并呼吁在多模态AI系统中加强鲁棒性和安全机制。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉语言模型（VLMs）在面对对抗性攻击时的脆弱性，现有方法在多模态对齐的情况下缺乏有效的防护措施。

核心思路：提出了一种新的攻击方法，专注于优化视觉编码器而非整个多模态架构，从而提高了攻击效率并降低了资源消耗。

技术框架：整体架构包括对视觉输入施加对抗扰动的过程，分为无目标攻击和有目标攻击两种设置，分别针对模型的解释能力和生成特定语义描述进行优化。

关键创新：最重要的创新在于仅对视觉编码器进行优化，这与传统方法不同，后者通常需要对整个模型进行调整，导致计算成本高昂。

关键设计：在参数设置上，采用了梯度下降法进行扰动生成，损失函数设计为能够有效评估模型输出的变化，确保生成的扰动对人眼不可察觉。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在多个开源VLMs上表现出色，例如Qwen2.5-VL和Granite-Vision。通过微小的扰动，模型的文本输出发生了显著变化，证明了该方法的有效性和攻击的潜在威胁。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、医疗影像分析和安全监控等场景，能够提升多模态AI系统在实际应用中的安全性和可靠性。通过增强模型的鲁棒性，可以有效防止对抗攻击带来的潜在风险，确保系统在关键任务中的稳定运行。

📄 摘要（原文）

Vision Language Models (VLMs) have recently emerged as a critical component of multimodal AI systems, enabling joint reasoning over visual and textual inputs in real-world and safety-critical applications. Despite their growing deployment, the robustness of VLMs against adversarial threats remains insufficiently explored, particularly in the context of evasion attacks targeting multimodal alignment. In this work, we investigate the vulnerability of VLMs to adversarial perturbations applied to visual inputs and study two attack settings: untargeted attacks, where the goal is to disrupt the model's interpretation of the original image, and targeted attacks, where the adversary aims to force the model to generate a specific semantic description unrelated to the original image. To efficiently generate adversarial examples, we propose a gradient-based attack method that performs optimization exclusively on the vision encoder of the VLM rather than on the entire multimodal architecture. This design significantly reduces the computational cost and resource requirements of the attack while maintaining strong effectiveness. We evaluate our approach on several open-source VLMs, including Qwen2.5-VL, Granite-Vision, FastVLM, and Phi-3.5-Vision, and show that small, human-imperceptible perturbations can substantially alter the textual interpretation produced by the models. Our findings highlight the vulnerability of modern VLMs to adversarial manipulation and emphasize the need for improved robustness and security mechanisms in multimodal AI systems.