論文の概要: When World Models Dream Wrong: Physical-Conditioned Adversarial Attacks against World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18739v1
• Date: Sat, 21 Feb 2026 07:22:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.273931
• Title: When World Models Dream Wrong: Physical-Conditioned Adversarial Attacks against World Models
• Title（参考訳）: 世界モデル:世界モデルに対する物理的に矛盾した敵対的攻撃
• Abstract要約: 本稿では,物理条件を乱す最初のホワイトボックス世界モデルアタックであるPhysCond-WMA(PhysCond-WMA)を提案する。 PhysCond-WMAは知覚の忠実さを維持しながら意味、論理、決定レベルの歪みを引き起こす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.08784776767683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative world models (WMs) are increasingly used to synthesize controllable, sensor-conditioned driving videos, yet their reliance on physical priors exposes novel attack surfaces. In this paper, we present Physical-Conditioned World Model Attack (PhysCond-WMA), the first white-box world model attack that perturbs physical-condition channels, such as HDMap embeddings and 3D-box features, to induce semantic, logic, or decision-level distortion while preserving perceptual fidelity. PhysCond-WMA is optimized in two stages: (1) a quality-preserving guidance stage that constrains reverse-diffusion loss below a calibrated threshold, and (2) a momentum-guided denoising stage that accumulates target-aligned gradients along the denoising trajectory for stable, temporally coherent semantic shifts. Extensive experimental results demonstrate that our approach remains effective while increasing FID by about 9% on average and FVD by about 3.9% on average. Under the targeted attack setting, the attack success rate (ASR) reaches 0.55. Downstream studies further show tangible risk, which using attacked videos for training decreases 3D detection performance by about 4%, and worsens open-loop planning performance by about 20%. These findings has for the first time revealed and quantified security vulnerabilities in generative world models, driving more comprehensive security checkers.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・ワールド・モデル(英語版)(WMs)は、制御可能なセンサー付き駆動ビデオの合成にますます使われているが、物理的な先行技術に依存しているため、新たな攻撃面が露出する。 本稿では,HDMapの埋め込みや3D-box機能といった物理条件のチャネルを乱す最初のホワイトボックス世界モデルアタックであるPhysCond-WMAを提案する。 PhysCond-WMA は,(1) 校正閾値以下で逆拡散損失を抑える品質保存誘導段階,(2) 安定的,時間的コヒーレントなセマンティックシフトのために,目標整列勾配を蓄積する運動量誘導段階の2段階に最適化されている。 その結果,FIDは平均で約9%,FVDは平均で約3.9%増加した。 攻撃目標設定では、攻撃成功率(ASR)は0.55に達する。 ダウンストリーム研究ではさらに、攻撃された動画をトレーニングに使用すると3D検出性能が約4%低下し、オープンループ計画性能が約20%低下する有意義なリスクが示されている。 これらの発見は、生成的世界モデルにおけるセキュリティの脆弱性を初めて明らかにし、定量化し、より包括的なセキュリティチェッカーを駆動している。

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