arXiv cs.CV· Xiaojun Jia, Simeng Qin, Yiming Li, Jie Liao, Sensen Gao, Ke Ma, Yang Liu, Xiaochun Cao·· 4 小时前AI 评分33
IAU-FOA：面向闭源 MLLM 可迁移对抗攻击的视觉不变性增强特征最优对齐
Visual-Invariance-Augmented Feature Optimal Alignment for Transferable Adversarial Attacks against Closed-Source MLLMs
AI 导读
研究者提出 IAU-FOA，一种视觉不变性增强的特征最优对齐攻击，用于提升针对闭源 MLLM 的目标可迁移性。它在全局用余弦目标缩小语义差距，在局部用最优传输对齐聚类后的 patch token，并以置信度自适应非平衡最优传输放宽弱匹配簇的约束。在开源与闭源 MLLM 上，IAU-FOA 持续优于现有最先进的可迁移攻击方法，代码已公开。
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