基于祖先VLM的黑盒对抗补丁攻击VLAs研究
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2026年10月8日，一项新研究提出利用祖先视觉语言模型（VLM）生成黑盒对抗补丁，以攻击已部署的视觉语言动作模型（VLA）。该方法无需白盒访问或代理模型。实验显示，针对祖先VLM优化的补丁能显著降低VLA在模拟和真实静态图像上的任务成功率，证实了VLA继承了基础模型的对抗脆弱性。该攻击效果存在边界条件：在需精确指令定位的任务中继承效应最强；而在微调重写共享视觉语义表示或动作头能平滑扰动的策略中效果减弱。
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- arXiv cs.CR论文证明黑盒对抗补丁可借祖先VLM攻击已部署的视觉语言动作模型
该研究提出一种无需白盒访问或代理模型的攻击方法，利用祖先视觉语言模型（VLM）生成对抗补丁，成功干扰已部署的视觉语言动作模型（VLA）的任务成功率。实验表明，在模拟和真实静态图像上，针对祖先VLM优化的补丁会导致VLA任务表现显著下降，证实了VLA在继承基础能力的同时也继承了其对抗脆弱性。 攻击效果存在明显的边界条件：在需要精确指令定位的任务中，这种继承效应最强；而在那些微调过程重写了共享视觉语义表示，或动作头能迭代平滑掉扰动的策略中，攻击效果几乎消失。作者设计了三种具体的对抗补丁攻击，分别针对视觉感知、指令接地语义证据以及两者的联合目标，通过两阶段课程学习优化补丁。 事实层面，该论文验证了VLA与祖先VLM之间的对抗漏洞继承关系及其失效场景。推断层面，这意味着当前基于VLA的物理系统若未针对此类跨模型攻击进行专门防御，可能在现实环境中面临比预期更高的安全风险。猜测层面，未来VLA的安全评估可能需要将祖先模型的鲁棒性测试纳入标准流程，但这取决于具体架构是否保留了原始视觉-语义表示。
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