本研究分析了Segment Anything Model（SAM）在普遍攻击下的脆弱性。提出的DarkSAM是首个无提示普遍攻击框架，通过扰动图像关键特征，有效削弱SAM的分割能力，且具有强大的攻击效果和可转移性。