Tag · 4 篇
黑盒迁移攻击
Protego：面向人脸识别所致数字足迹暴露的以用户为中心的姿态不变隐私保护
Protego: User-Centric Pose-Invariant Privacy Protection Against Face Recognition-Induced Digital Footprint Exposure
面向人脸检索系统的黑盒隐私保护：把用户 3D 人脸签名压成姿态不变的 2D 表征，再按目标图像姿态/表情动态形变为自然外观的 3D 掩码，并放大 FR 模型对保护图像的敏感度使其连自身都无法匹配——这套「姿态不变签名 + 动态形变掩码」思路可直接迁移到人脸识别对抗防御与视频级隐私保护。
PoInit-of-View：视图初始化投毒可跨多种三维重建系统迁移
PoInit-of-View: Poisoning Initialization of Views Transfers Across Multiple 3D Reconstruction Systems
针对 SfM 前端的关键点检测与特征匹配注入跨视角梯度不一致扰动，可作为研究三维重建流程前端脆弱性、以及设计对应防御或鲁棒特征匹配的切入点；其黑盒迁移设定（3DGS→NeRF）也提示可用 SfM 作为代理模型生成可迁移攻击。
Omni-Attack：黑盒多模态大语言模型中开放端视觉问答的对抗攻击
Omni-Attack: Adversarial Attacks on Open-Ended VQA in Black-Box Multimodal LLMs
针对开放端视觉问答的黑盒迁移攻击方法，其目标构建流程和位置感知扰动策略可被复用于评估和提升多模态大模型的对抗鲁棒性。
通过分歧引导的后缀优化与图像短语注入越狱视觉语言模型
Jailbreaking Vision-Language Models via Dissonance-Guided Suffix Optimization and Image-Phrase Injection
对做 VLM 安全与多模态对齐的研究者，这篇给出了一个可复用的攻击信号：用目标模型与未对齐模型之间的预测分歧（predictive dissonance）来定位被安全对齐压制的词元，替代离散词元空间上的梯度近似；同时把短语的内容与呈现方式一起嵌入图像做联合优化，利用跨模态敏感性提升迁移性，可作为红队评测 VLM 防护的基线。