研究人员开发了AirflowAttack，一种为红外遥感中使用的视觉语言模型（VLM）创建对抗性扰动的新颖方法。该攻击利用热气流湍流，生成物理上合理的扰动，可将各种最先进VLM的场景分类准确率降低高达38.2%。值得注意的是，该攻击甚至可能导致一些模型将扰动误解为真实的热信号，凸显了这些模型在安全关键应用部署中的重大漏洞。 AI
影响 暴露了红外遥感VLM的关键漏洞，可能影响其在安全敏感应用中的部署。
排序理由 学术论文，详细介绍了一种新的对抗性攻击方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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