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infrared vision-language models
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新型二维码结构化热触发器攻击红外视觉-语言模型
研究人员开发了一个名为二维码结构化热触发器（QR-STT）的新型框架，旨在操纵红外视觉-语言模型（IR-VLMs）。这种无需训练的黑盒方法使用具有不同热状态的二维码图案来引导模型的语义理解。实验表明，QR-STT 可以成功地将 IR-VLMs 重定向到特定概念，影响图像字幕和视觉问答等任务，同时保持视觉隐蔽性。
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新型对抗性补丁UCGP利用红外视觉语言模型漏洞
研究人员开发了一个名为通用曲网格补丁（Universal Curved-Grid Patch, UCGP）的新型对抗性补丁框架，旨在利用红外视觉语言模型（IR-VLMs）的漏洞。与以往的方法不同，UCGP针对开放式IR-VLM任务，旨在通过单个可部署的伪影同时降低分类、图像描述和视觉问答的性能。该框架使用低频曲网格，并通过一种驱动表示的目标进行优化，以扰乱视觉表示空间。实验表明，UCGP能够有效降低各种架构IR-VLM的性能，并泛化到…
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新型“InfraQR”攻击目标为红外视觉语言模型
研究人员开发了InfraQR，一种利用红外视觉语言模型漏洞的新型攻击方法。这种QR码启发式结构化Patch攻击将扰动放置在图像边界处，显著降低了OpenAI CLIP等模型的性能。InfraQR生成的对抗性图像还会影响字幕生成和视觉问答等下游任务，表明红外视觉语言系统存在广泛的漏洞。