論文の概要: CertVLA: Certified Defense against Physical Visual Attacks for Vision-Language-Action Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20791v1
• Date: Fri, 21 Aug 2026 07:09:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-24 14:49:32.430118
• Title: CertVLA: Certified Defense against Physical Visual Attacks for Vision-Language-Action Models
• Title（参考訳）: CertVLA:ビジョン・ランゲージ・アクションモデルのための物理的な視覚的攻撃に対する認証された防御
• Abstract要約: VLA(Vision-Language-Action)ポリシーは、局所的な物理的摂動に対して脆弱である。 我々は,有界パッチおよびテクスチャ攻撃下での閉ループVLA制御のための認証防御であるCertVLAを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.72461819695252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) policies are vulnerable to localized physical perturbations, yet existing certified patch defenses target discrete labels and cannot directly certify continuous, temporally correlated actions. We introduce CertVLA, a certified defense for closed-loop VLA control under bounded patch and texture attacks. CertVLA proposes a calibrated region of behaviorally consistent actions, while deterministic covering masks ensure that at least one checked prediction is attack-free. Specifically, CertVLA normalizes action disagreement by the benign variation of each mask pair and accepts a single-mask anchor only when it remains consistent under every second mask. It then calibrates the resulting max-min-max episode score to provide finite-sample clean coverage. Conjoining query-level decisions extends the action certificate to the complete closed-loop rollout. Furthermore, we prove that against any adaptive attacker satisfying the bounded-support threat model, every rollout certified by CertVLA executes only action chunks consistent with attack-erased clean predictions. Under dual-mask rollout correctness, this consistency certificate further guarantees task success. The certificate is independent of patch content, generation method, and physical transformation. Experiments in simulation and the real world demonstrate the empirical and certified effectiveness of CertVLA against patch attacks, with additional simulation validation on texture attacks.
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)ポリシーは、局所的な物理的摂動に弱いが、既存の認証済みのパッチディフェンスは、個別のラベルをターゲットにしており、継続的かつ時間的に相関したアクションを直接認定することはできない。 我々は,有界パッチおよびテクスチャ攻撃下での閉ループVLA制御のための認証防御であるCertVLAを紹介する。 CertVLAは、行動整合性の調整された領域を提案し、一方決定論的被覆マスクは、少なくとも1つのチェックされた予測がアタックフリーであることを保証している。 具体的には、CertVLAは各マスクペアの良質な変動によるアクションの不一致を正規化し、第2マスクごとに一貫した状態にある場合にのみシングルマスクアンカーを受け入れる。 その後、結果の最大最小エピソードスコアを校正し、有限サンプルクリーンカバレッジを提供する。 クエリレベルの決定は、アクション証明書を完全なクローズドループロールアウトにまで拡張する。 さらに,攻撃支援脅威モデルを満たす適応攻撃に対して,CertVLAが認定したロールアウトはすべて,攻撃発生によるクリーンな予測と整合したアクションチャンクのみを実行することを証明した。 デュアルマスクのロールアウトの正確さの下で、この一貫性証明書はタスクの成功をさらに保証します。 証明書はパッチの内容、生成方法、物理的変換とは独立している。 シミュレーションと実世界の実験は、CertVLAのパッチ攻撃に対する実証的かつ証明された有効性を示し、テクスチャ攻撃に対するさらなるシミュレーション検証を行う。

関連論文リスト

• TrustVLA: Mechanism-Guided Inference-Time Defense Against Vision-Language-Action Backdoors [54.12833308568015]
  VLA(Vision-Language-Action)モデルは、エンドユーザが監査できないパイプラインを通じてデプロイされる。 小さな視覚トリガーは、障害が観測可能である前に、長い水平ロボットポリシーをリダイレクトする。 個別に提案した2つのVLA攻撃を通してこのギャップについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-14T09:43:52Z)
• Cert-LAS: Toward Certified Model Ownership Verification for Text-to-Image Diffusion Models via Layer-Adaptive Smoothing [75.56230265544042]
  大規模テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルにより、前例のない創造的応用が可能になったが、その無許可の使用は、深刻な知的財産権の懸念を提起している。 層適応平滑化に基づくT2Iモデルのための最初の認定MOV法であるCert-LASを提案する。 特定の条件下では、悪意のある除去攻撃があっても、我々のCert-LASは信頼性の高い検証が可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-28T11:54:52Z)
• Toward Patch Robustness Certification and Detection for Deep Learning Systems Beyond Consistent Samples [3.914395669991103]
  本稿では,新しいマスキングによる認証検出手法であるHiCertを提案する。 無矛盾で一貫したサンプルを含む、はるかに良質なサンプルを認定する。 警告を伴わず、偽のサイレント比を著しく下げることなく、これらの試料の精度を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-05T20:02:09Z)
• AttackVLA: Benchmarking Adversarial and Backdoor Attacks on Vision-Language-Action Models [60.39655329875822]
  VLA(Vision-Language-Action)モデルは、ロボットが自然言語の命令を解釈し、多様なタスクを実行することを可能にするモデルである。 このようなモデルを攻撃することへの関心は高まっているが、既存の手法の有効性は依然として不明である。 我々はVLA開発ライフサイクルに合わせて統合されたフレームワークであるAttackVLAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-15T10:30:46Z)
• CertMask: Certifiable Defense Against Adversarial Patches via Theoretically Optimal Mask Coverage [8.28532056838617]
  アドリアパッチ攻撃は、画像に局所的な摂動を注入し、ディープビジョンモデルを誤解させる。 我々は、パッチ効果を中和するために、証明可能な十分なバイナリマスクセットを構築する堅牢なディフェンスであるCertMaskを提案する。 ImageNet、ImageNette、CIFAR-10の実験では、CertMaskはPatchCleanserよりも最大で13.4%精度が向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-13T00:33:01Z)
• CertDW: Towards Certified Dataset Ownership Verification via Conformal Prediction [48.82467166657901]
  本稿では,最初の認証データセット透かし(CertDW)とCertDWベースの認証データセットオーナシップ検証手法を提案する。 共形予測に触発されて,主確率 (PP) と透かし頑健性 (WR) の2つの統計指標を導入する。 我々は、不審モデルのWR値が、透かしのないデータセットでトレーニングされた良性モデルのPP値を大幅に上回る場合に、PPとWRの間に証明可能な低い境界が存在することを証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-16T07:17:23Z)
• PatchDEMUX: A Certifiably Robust Framework for Multi-label Classifiers Against Adversarial Patches [37.33690151547147]
  敵パッチに対するマルチラベル分類のための,堅牢なフレームワークであるPatchDEMUXを提案する。 本手法は,単一ラベル分類のための既存の認証防御を拡張可能な一般化可能な手法である。 PatchDEMUXはMS-COCOとPASCALのVOCデータセット上で非自明なロバスト性を実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-30T15:25:51Z)
• CrossCert: A Cross-Checking Detection Approach to Patch Robustness Certification for Deep Learning Models [6.129515045488372]
  パッチ堅牢性認証は、証明可能な保証付き敵パッチ攻撃に対する、新たな防御技術である。 本稿ではCrossCertと呼ばれる新しい防御技術を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T11:54:03Z)
• RS-Del: Edit Distance Robustness Certificates for Sequence Classifiers via Randomized Deletion [23.309600117618025]
  離散列分類器のランダム化スムーシングを適用して、編集距離境界の敵に対して確固たるロバスト性を提供する。 私たちの証明は、確立されたNeyman-Pearsonアプローチから逸脱したものです。 一般的なMalConvマルウェア検出モデルに適用すると、スムーシング機構RS-Delは128バイトの編集距離半径で91%の精度を達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T01:40:26Z)
• PatchCensor: Patch Robustness Certification for Transformers via Exhaustive Testing [7.88628640954152]
  Vision Transformer (ViT)は、他の古典的ニューラルネットワークと同様に非常に非線形であることが知られており、自然なパッチの摂動と逆パッチの摂動の両方によって容易に騙される。 この制限は、特に安全クリティカルなシナリオにおいて、実際の産業環境におけるViTの展開に脅威をもたらす可能性がある。 PatchCensorを提案する。このPatchCensorは、徹底的なテストを適用することで、ViTのパッチ堅牢性を証明することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-19T23:45:23Z)
• Breaking certified defenses: Semantic adversarial examples with spoofed robustness certificates [57.52763961195292]
  本稿では,分類器のラベル付け機能だけでなく,証明書生成機能を利用した新たな攻撃を提案する。 提案手法は, 画像がクラス境界から遠ざかる大きな摂動を, 対向例の不受容性を保ちながら適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T17:59:44Z)
• (De)Randomized Smoothing for Certifiable Defense against Patch Attacks [136.79415677706612]
  我々は、所定の画像とパッチ攻撃サイズを保証する、パッチ攻撃に対する認証可能な防御を導入する。 本手法はランダム化スムースなロバスト性スキームの幅広いクラスに関係している。 その結果,CIFAR-10およびImageNetに対するパッチ攻撃に対する認証済みの防御技術が確立した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T08:39:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。