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DRIFT：通过对抗补丁扰乱流匹配视觉语言动作模型的去噪轨迹
原标题:DRIFT: Derailing Denoising Trajectories of Flow-Matching VLAs with Adversarial Patch Attack
论文提出DRIFT，一种贴在机器人夹爪上的测试时通用对抗补丁，用于攻击pi0、pi0.5等流匹配视觉语言动作模型的多步去噪轨迹。作者称，仅攻击第一步去噪比扩大攻击窗口更强且成本更低；在四个LIBERO套件中，DRIFT几乎破坏所有原本可完成的任务。
为什么值得读
它直接挑战流匹配VLA所谓的对抗鲁棒性，并把风险从离线模型分析推进到可部署机器人上的实体补丁攻击。
标签
VLA机器人安全对抗攻击flow matchingpi0LIBERO视觉语言动作