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Yuxin Cao
Yuxin Cao
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新的PoisonVID攻击绕过了视频大语言模型的安全功能
研究人员开发了一种名为PoisonVID的新型攻击，可以绕过视频大语言模型（VideoLLMs）的安全措施。这些模型通过采样关键帧来审核用户生成的内容，但PoisonVID可以操纵这个采样过程。该攻击通过微妙地改变有害视频帧，使得VideoLLM的提示引导采样机制无法识别它们，从而有效地抑制安全警报。该方法在各种VideoLLM架构和有害内容类别中都显示出高成功率，甚至能够抵御多种防御机制。
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新的风格化Logo攻击增强视频对抗性样本
研究人员开发了一个新颖的黑盒视频对抗性攻击框架，称为风格化Logo攻击（SLA）。该方法旨在利用深度神经网络（DNN）为视频分类系统生成更自然、更有效的对抗性样本。SLA采用三阶段流程，包括用于Logo的风格参考集、用于优化Logo放置和风格的强化学习，以及用于提高欺骗率的逐步扰动优化。