Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

Adjustable Text-Guided Backdoor Attacks with Natural-Word Triggers on Multimodal Pretrained Models

隐蔽且可调节的文本引导后门攻击多模态预训练模型

Yiyang Zhang, Chaojian Yu, Ziming Hong, Yuanjie Shao, Qinmu Peng, Tongliang Liu, Xinge You

机构 * National Anti-Counterfeit Engineering Research Center, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学国家防伪工程技术研究中心） ； School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） ； Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼大学悉尼人工智能中心） 纠错

AI总结 本文提出一种基于文本的后门攻击方法，利用常见文本词汇作为触发器，提升攻击隐蔽性和实用性，并通过视觉对抗扰动调节模型对文本触发器的学习，实现可控的攻击效果。