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Defending Large Vision Language Models Against Visual Attacks Through Partial Perceptual Supervision

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内容提要

本研究分析了大型视觉语言模型（LVLMs）在图像攻击中的脆弱性，提出了DPS方法，通过部分感知监督提升模型的抗攻击能力，使攻击成功率降低了76.3%。

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标签

DPS方法 models 图像攻击抗攻击能力脆弱性视觉语言模型

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