論文の概要: On the Reliability of Vision-Language Models Under Adversarial Frequency-Domain Perturbations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22398v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 05:41:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.019519
• Title: On the Reliability of Vision-Language Models Under Adversarial Frequency-Domain Perturbations
• Title（参考訳）: 逆周波数領域摂動下における視覚言語モデルの信頼性について
• Authors: Jordan Vice, Naveed Akhtar, Yansong Gao, Richard Hartley, Ajmal Mian,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は、視覚コンテンツ推論のための知覚モジュールとして使われることが多い。 これらの特徴変換が,画像の自動キャプションタスクの信頼度/ディープフェイク検出にどのような影響を及ぼすかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.611451075703314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) are increasingly used as perceptual modules for visual content reasoning, including through captioning and DeepFake detection. In this work, we expose a critical vulnerability of VLMs when exposed to subtle, structured perturbations in the frequency domain. Specifically, we highlight how these feature transformations undermine authenticity/DeepFake detection and automated image captioning tasks. We design targeted image transformations, operating in the frequency domain to systematically adjust VLM outputs when exposed to frequency-perturbed real and synthetic images. We demonstrate that the perturbation injection method generalizes across five state-of-the-art VLMs which includes different-parameter Qwen2/2.5 and BLIP models. Experimenting across ten real and generated image datasets reveals that VLM judgments are sensitive to frequency-based cues and may not wholly align with semantic content. Crucially, we show that visually-imperceptible spatial frequency transformations expose the fragility of VLMs deployed for automated image captioning and authenticity detection tasks. Our findings under realistic, black-box constraints challenge the reliability of VLMs, underscoring the need for robust multimodal perception systems.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、キャプションやDeepFake検出など、視覚コンテンツ推論のための知覚モジュールとして使われることが多い。 本研究では,周波数領域における微妙な構造的摂動に曝露した場合に,VLMの重大な脆弱性を明らかにする。 具体的には、これらの特徴変換が、認証/ディープフェイク検出と自動画像キャプションタスクを損なうかを強調した。 本研究では,周波数領域におけるターゲット画像変換を設計し,周波数摂動実画像や合成画像に曝露した場合に,VLM出力を系統的に調整する。 摂動注入法は、異なるパラメータQwen2/2.5とBLIPモデルを含む5つの最先端VLMを一般化することを示した。 10個の実画像と生成された画像データセットで実験した結果、VLM判定は周波数ベースの手がかりに敏感であり、セマンティックな内容と完全に一致しない可能性があることが判明した。 重要なことは、視覚的に知覚できない空間周波数変換は、自動画像キャプションおよび認証検出タスクに配置されたVLMの脆弱さを露呈することである。 現実的なブラックボックス制約下での我々の発見は、VLMの信頼性に挑戦し、堅牢なマルチモーダル認識システムの必要性を浮き彫りにした。

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