摘要

本文探讨了视觉语言导航系统（VLN）中存在的表示脆弱性问题，并提出了一种基于梯度优化的方法来利用这些脆弱性。通过微调图像，使得机器人根据修改后的图像执行完全不同的导航指令。此外，本文还开发了一种高效的算法来检测这些恶意修改，该算法基于对抗性修改图像对添加的高斯噪声的敏感性。研究不仅揭示了当前VLN模型的脆弱性，还为未来增强多模态领域AI系统的安全性和可靠性提供了方向。

原理

本文的核心在于利用视觉语言模型（VLM）中的表示脆弱性。通过设计一种梯度优化算法，可以微调图像的嵌入，使其与完全不同的图像或文本的嵌入相匹配，从而欺骗VLN系统。具体来说，算法通过计算损失函数（即修改后的图像嵌入与目标嵌入之间的差异）的梯度，调整输入图像，使其嵌入更接近目标嵌入。这种方法使得机器人能够根据修改后的图像执行完全不同的导航指令。

流程

本文提出的工作流程包括两个主要算法：首先，使用Dijkstra算法和动态规划（DP）选择需要修改的节点，这些节点在嵌入空间中与目标地标文本嵌入具有高相似度。其次，通过优化这些节点的表示，增加它们与目标地标文本嵌入的相似度，同时减少与非目标地标的相似度。通过这种方式，机器人会被引导沿着恶意设计的路径前进，同时保持对原始导航指令的外观上的不变。

应用

本文的研究不仅揭示了视觉语言导航系统的潜在安全风险，也为开发更安全的导航系统提供了理论基础。未来的应用可能包括增强自动驾驶车辆的安全性，改进机器人导航系统的鲁棒性，以及在虚拟现实和增强现实中的应用。此外，本文提出的检测算法可以作为安全工具，用于实时监控和防御潜在的对抗性攻击。