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MapGPT
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新的AdvNav框架揭示了导航机器人隐藏的视觉漏洞
研究人员开发了AdvNav，一个新颖的黑盒对抗攻击框架，旨在测试视觉-语言导航（VLN）系统的安全漏洞。与以往的方法不同，AdvNav在不访问机器人内部参数的情况下运行，而是通过分析其导航行为来优化扰动。该框架利用双粒度反馈机制和自适应优化来识别弱点，在针对HAMT和MapGPT等模型时取得了显著的成功率。
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新型黑盒攻击针对视觉语言导航系统
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。
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新的AdvNav攻击目标是视觉语言导航系统
研究人员开发了AdvNav，一个新颖的黑盒对抗性攻击框架，旨在破坏视觉语言导航（VLN）系统。与先前需要白盒访问或专注于单步任务的方法不同，AdvNav在没有模型梯度的情况下运行，并针对顺序感知-行动循环。它利用双粒度行为反馈机制，结合轨迹和动作级别的性能得分，来指导一个迭代发现破坏性噪声配置的优化策略。评估表明，AdvNav在R2R数据集上针对基于Transformer和基于LLM的VLN模型取得了很高的攻击成功率，突显了当前系统存…