English(EN) Dual-Modality Multi-Stage Adversarial Safety Training: Robustifying Multimodal Web Agents Against Cross-Modal Attacks

新的DMAST方法增强了多模态网络代理抵御跨模态攻击的能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-07 04:00

研究人员开发了一种名为双模态多阶段对抗性安全训练（DMAST）的新方法，以提高多模态网络代理抵御复杂攻击的鲁棒性。这些代理能够处理来自网络界面的视觉和文本信息，容易受到跨模态攻击，即操纵内容同时影响两个观察通道。DMAST将这种交互形式化为一个博弈，并采用了一个三阶段的训练流程：模仿学习、Oracle引导的微调和对抗性强化学习。这种方法显著降低了攻击成功率，同时提高了在分布外任务上的完成度，优于现有防御措施。 AI

影响增强了与网络环境交互的AI代理的安全性和可靠性，可能有助于更安全地部署多模态AI。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Haoyu Liu, Dingcheng Li, Lukas Rutishauser, Zeyu Zheng · 2026-10-07 04:00

双模态多阶段对抗性安全训练：增强多模态网络代理抵御跨模态攻击的能力

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