Forbid Your Attention: Fooling Multimodal Large Language Models by Selectively Removing Intrinsic Focus in Spectral Domain

📄 arXiv: 2609.00788v1 📥 PDF

作者: Daizong Liu, Junhao Dong, Zhiyuan Ma, Xiaoye Qu, Xiang Fang, Runwei Guan, Keke Tang, Jianfeng Dong, Yew-Soon Ong

分类: cs.CV

发布日期: 2026-09-01

备注: Accepted by IEEE TMM2026

💡 一句话要点

提出相位感知对抗攻击框架以增强多模态大语言模型的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 对抗攻击 相位信息 视觉结构 鲁棒性增强

📋 核心要点

  1. 现有对抗攻击方法主要集中在全局扰动，未能深入理解多模态大语言模型的内部视觉结构，导致其脆弱性未得到有效解决。
  2. 本文提出了一种相位感知对抗攻击框架，专注于限制对抗扰动在结构相关的相位区域，以抑制模型的内在关注。
  3. 通过在多个代表性模型和数据集上进行广泛实验，验证了该方法的有效性，相较于现有攻击方法有显著提升。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）扩展了大语言模型（LLMs）处理多种上下文信息的能力，尽管在多种实际应用中取得了显著进展，但仍然对对抗输入高度脆弱。现有攻击主要集中在全局扰动，缺乏对MLLMs内部视觉结构的理解。本文探讨了MLLMs在频域中的内在关注，发现其对相位信息特别敏感。基于此，我们提出了一种新颖的相位感知对抗攻击框架，明确限制对抗扰动在结构相关的相位区域，以有效且隐蔽地抑制MLLMs的关注。通过引入辅助对抗提示学习模块，进一步引导多模态不对齐，误导MLLM的注意力。实验表明，我们的方法在多个代表性MLLM模型和数据集上表现出优越的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型（MLLMs）对对抗输入的脆弱性，现有方法未能有效利用模型对视觉结构的内在理解，导致攻击效果有限。

核心思路：我们提出的相位感知对抗攻击框架，专注于相位信息的扰动，因为相位信息承载了重要的结构和语义线索，从而能够有效地误导模型的预测。

技术框架：该框架包括两个主要模块：相位区域的对抗扰动生成和辅助对抗提示学习模块。前者负责在相位敏感区域内施加扰动，后者则引导模型在这些区域内进行多模态不对齐。

关键创新：最重要的创新在于首次将相位信息的敏感性引入对抗攻击设计中，明确限制扰动在结构相关区域，从而实现更有效且隐蔽的攻击。

关键设计：在参数设置上，我们对相位区域的选择进行了优化，并设计了特定的损失函数以增强对抗扰动的有效性。此外，网络结构中引入了辅助模块，以提升模型对相位信息的关注度。

🖼️ 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代表性MLLM模型上，相较于现有攻击方法，攻击成功率提升了20%以上，且对抗扰动在视觉上几乎不可察觉，证明了其有效性和隐蔽性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全性测试、图像识别和自然语言处理等多模态任务。通过增强多模态大语言模型的鲁棒性，可以提高其在实际应用中的可靠性，尤其是在面对对抗攻击时的表现。未来，该方法可能推动对抗攻击研究的进一步发展，促进更安全的AI系统设计。

📄 摘要（原文）

Multimodal large language models (MLLMs) have extended the capability of large language models (LLMs) to process more contextual multimodal information, showing remarkable progress in diverse realistic multimodal applications. Despite their strong perception and reasoning abilities, recent studies reveal that MLLMs remain highly vulnerable to adversarial inputs, especially those targeting visual components. However, existing attacks mainly focus on global perturbations, lacking an understanding of how MLLMs internally interpret visual structures. In this paper, we make the attempt to investigate the intrinsic focus of MLLMs in the frequency domain and discover that their predictions are particularly sensitive to phase information, which encodes essential structural and semantic cues. Based on this observation, we propose a novel phase-aware adversarial attack framework that explicitly restricts adversarial perturbations to structure-relevant phase regions to suppress the MLLMs' focus for effective and imperceptible attacks. To further amplify the structural influence, we also introduce an auxiliary adversarial prompt learning module to guide multimodal misalignment around phase-sensitive regions, misleading the MLLM's attention toward targeted structural patterns. Extensive experiments on multiple representative MLLM models and datasets demonstrate the superior effectiveness of our method compared to existing attacks.