DecisionRobust：跨文本与视觉的 JEV 风格决策模型鲁棒性基准

研究者推出 DecisionRobust，一个跨文本与视觉输入系统评估 JEV 风格决策模型鲁棒性的基准，涵盖语义保持文本扰动、图像扰动和两种模态的提示词注入攻击。实验评估了文本任务 30 个、视觉任务 17 个模型配置，发现攻击暴露的漏洞超出构建与筛选所用模型，且对输入扰动的抵抗力不必然意味着对提示词注入的抵抗力。标签一致性检查可显著降低文本与图像场景下测得的攻击成功率。