arXiv · Machine Learning· Hoseong Tae, Jong-Seok Lee·· 23 小时前AI 评分68
DRIFT 通过对抗贴纸扰乱流匹配 VLA 的去噪轨迹
DRIFT: Derailing Denoising Trajectories of Flow-Matching VLAs with Adversarial Patch Attack
AI 导读
DRIFT 提出一种测试时通用对抗贴纸攻击,通过改变夹爪上的输入来干扰流匹配视觉语言动作模型的去噪速度场。在 pi0 和 pi0.5 的四个 LIBERO 套件上,小型单贴纸使几乎所有原本可解任务失败,效果超过动作空间和嵌入空间攻击基线。研究还发现,只攻击第一个去噪步骤比覆盖更多步骤更强且成本更低。
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