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English(EN) AdvNav: Behavior-Guided Black-Box Adversarial Attacks on Vision-Language Navigation

新型黑盒攻击针对视觉语言导航系统

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了AdvNav，一个新颖的黑盒对抗性攻击框架，旨在破坏视觉与语言导航（VLN）系统。与之前需要白盒访问的方法不同，AdvNav仅基于可观察的输入和输出来运行，使其更适用于现实世界中已部署的系统。该框架使用双粒度行为反馈机制来指导其优化策略，有效地发现会降低导航性能的噪声配置。评估表明，AdvNav在R2R数据集上针对基于Transformer和基于LLM的VLN模型取得了高攻击成功率，突显了关键的感知漏洞。 AI

影响 这项研究突显了当前视觉语言导航系统的关键漏洞，可能指导开发更强大、更安全的AI代理。

排序理由 该项目是一篇学术论文，详细介绍了一种针对AI系统的新型对抗性攻击方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Chenyang Li, Kaige Li, Zeyu Jiang, Changhao Chen ·

    AdvNav：行为引导的黑盒视觉语言导航对抗性攻击

    arXiv:2607.11063v1 Announce Type: new Abstract: Despite progress in Embodied AI, Vision-and-Language Navigation systems remain vulnerable to adversarial visual disturbances. Most existing methods rely on white-box access to target model gradients, which is often unrealistic for r…

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