DecisionRobust：JEV 决策模型文本与视觉鲁棒性基准
原文标题：DecisionRobust: Benchmarking Robustness for JEV Style Decision Models Across Text and Vision
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研究者提出 DecisionRobust 基准，系统评估 JEV 等决策模型在文本与视觉输入下对抗攻击的鲁棒性，涵盖语义保持扰动、图像扰动与提示注入。实验评估 30 个文本配置与 17 个视觉配置，发现攻击能暴露构建模型之外的漏洞，且抗输入扰动不等于抗提示注入。
- 问题
- JEV 等决策模型在文本与视觉对抗攻击下是否可靠。
- 方法
- 构建 DecisionRobust 基准，覆盖语义保持扰动、图像扰动与多模态提示注入，并做外部效度与跨模型筛选。
- 结果
- 评测 30 个文本配置与 17 个视觉配置；抗输入扰动不等于抗提示注入，标签一致性检查显著降低攻击成功率。
- 影响
- 部署自动化决策模型时，需把提示注入与输入扰动当作两类独立风险分别测试。
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