Closed-Loop Bidirectional Prompting for Adversarial Robustness of Vision Language Models
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Liu, Xiao, Liu, Jiaxiang, Peng, Boci, Hu, Boren, Wang, Yusong, Chen, Xiwen, Tiwari, Prayag, Zhang, Liming, Xu, Mingkun |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Self-Calibrated Consistency can Fight Back for Adversarial Robustness in Vision-Language Models
di: Liu, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Modest-Align: Data-Efficient Alignment for Vision-Language Models
di: Liu, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evolution-based Region Adversarial Prompt Learning for Robustness Enhancement in Vision-Language Models
di: Jia, Xiaojun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jia, Xiaojun, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Adversarial Robustness of 3D Large Vision-Language Models
di: Liu, Chao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Chao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Revisiting CroPA: A Reproducibility Study and Enhancements for Cross-Prompt Adversarial Transferability in Vision-Language Models
di: Mittal, Atharv, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mittal, Atharv, et al.
Pubblicazione: (2025)
TAPT: Test-Time Adversarial Prompt Tuning for Robust Inference in Vision-Language Models
di: Wang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
AdPO: Enhancing the Adversarial Robustness of Large Vision-Language Models with Preference Optimization
di: Liu, Chaohu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Chaohu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Jailbreak Vision Language Models via Bi-Modal Adversarial Prompt
di: Ying, Zonghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ying, Zonghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fair-MoE: Fairness-Oriented Mixture of Experts in Vision-Language Models
di: Wang, Peiran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Peiran, et al.
Pubblicazione: (2025)
KPL: Training-Free Medical Knowledge Mining of Vision-Language Models
di: Liu, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
MoAPT: Mixture of Adversarial Prompt Tuning for Vision-Language Models
di: Zhao, Shiji, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Shiji, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Image Is Worth 1000 Lies: Adversarial Transferability across Prompts on Vision-Language Models
di: Luo, Haochen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Haochen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Modeling Variants of Prompts for Vision-Language Models
di: Li, Ao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Ao, et al.
Pubblicazione: (2025)
VisionDirector: Vision-Language Guided Closed-Loop Refinement for Generative Image Synthesis
di: Chu, Meng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chu, Meng, et al.
Pubblicazione: (2025)
MM-NeuroOnco: A Multimodal Benchmark and Instruction Dataset for MRI-Based Brain Tumor Diagnosis
di: Guo, Feng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Guo, Feng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adversarial Prompt Tuning for Vision-Language Models
di: Zhang, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2023)
Adversarial Prompt Distillation for Vision-Language Models
di: Luo, Lin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Lin, et al.
Pubblicazione: (2024)
PDA: Text-Augmented Defense Framework for Robust Vision-Language Models against Adversarial Image Attacks
di: Xu, Jingning, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Jingning, et al.
Pubblicazione: (2026)
Biomed-DPT: Dual Modality Prompt Tuning for Biomedical Vision-Language Models
di: Peng, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
AGC: Adaptive Geodesic Correction for Adversarial Robustness on Vision-Language Models
di: Li, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
NAP-Tuning: Neural Augmented Prompt Tuning for Adversarially Robust Vision-Language Models
di: Zhang, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Adversarial Robustness via Phase and Amplitude-aware Prompting
di: Xu, Yibo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Yibo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bench2ADVLM: A Closed-Loop Benchmark for Vision-language Models in Autonomous Driving
di: Zhang, Tianyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Tianyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
MindAdapter: Few-Shot Parameter-Efficient Residual Calibration of Cross-Subject Brain-to-Visual Decoding Models
di: Liu, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multi-modal Attribute Prompting for Vision-Language Models
di: Liu, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Few-Shot Adversarial Prompt Learning on Vision-Language Models
di: Zhou, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedAPT: Federated Adversarial Prompt Tuning for Vision-Language Models
di: Zhai, Kun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhai, Kun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Queryable Prototype Multiple Instance Learning with Vision-Language Models for Incremental Whole Slide Image Classification
di: Gou, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gou, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Visual Adversarial Attack on Vision-Language Models for Autonomous Driving
di: Zhang, Tianyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Tianyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Adversarial Robustness of Large Vision-Language Models under Visual Token Compression
di: Zhang, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
FOCoOp: Enhancing Out-of-Distribution Robustness in Federated Prompt Learning for Vision-Language Models
di: Liao, Xinting, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liao, Xinting, et al.
Pubblicazione: (2025)
Chain of Attack: On the Robustness of Vision-Language Models Against Transfer-Based Adversarial Attacks
di: Xie, Peng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xie, Peng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Logical Closed Loop: Uncovering Object Hallucinations in Large Vision-Language Models
di: Wu, Junfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Junfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Human-in-the-Loop Framework for Efficient Prompt Selection in Microscopy Vision-Language Models
di: Kandiyana, Abhiram, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kandiyana, Abhiram, et al.
Pubblicazione: (2026)
DAP: Domain-aware Prompt Learning for Vision-and-Language Navigation
di: Liu, Ting, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Ting, et al.
Pubblicazione: (2023)
Overtake Detection in Trucks Using CAN Bus Signals: A Comparative Study of Machine Learning Methods
di: Alonso-Fernandez, Fernando, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alonso-Fernandez, Fernando, et al.
Pubblicazione: (2025)
NAPPure: Adversarial Purification for Robust Image Classification under Non-Additive Perturbations
di: Nan, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nan, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Language-Driven Anchors for Zero-Shot Adversarial Robustness
di: Li, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Med-R2: An Adversarial Benchmark for Evidence-Grounded Reasoning in Medical VLMs
di: Ma, Wen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ma, Wen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Advancing Cross-domain Discriminability in Continual Learning of Vision-Language Models
di: Xu, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Self-Calibrated Consistency can Fight Back for Adversarial Robustness in Vision-Language Models
di: Liu, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Modest-Align: Data-Efficient Alignment for Vision-Language Models
di: Liu, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Evolution-based Region Adversarial Prompt Learning for Robustness Enhancement in Vision-Language Models
di: Jia, Xiaojun, et al.
Pubblicazione: (2025) -
On the Adversarial Robustness of 3D Large Vision-Language Models
di: Liu, Chao, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Revisiting CroPA: A Reproducibility Study and Enhancements for Cross-Prompt Adversarial Transferability in Vision-Language Models
di: Mittal, Atharv, et al.
Pubblicazione: (2025)