穿越提示符：针对 SAM2 的跨提示通用对抗攻击

近期研究揭示了图像分割基础模型 SAM 面临对抗样本的脆弱性。其继任者 SAM2 因在视频分割中强大的泛化能力而受到广泛关注。然而，其鲁棒性仍未得到探讨，现有针对 SAM 的攻击能否直接迁移到 SAM2 仍不明确。本文首先分析了现有攻击在 SAM 与 SAM2 之间的性能差距，并突出了由于其架构差异导致的两个关键挑战：来自提示符的方向性指导以及连续帧之间的语义耦合。为解决这些问题，我们提出了 UAP-SAM2，这是一种基于双语义偏差驱动的首个针对 SAM2 的跨提示通用对抗攻击。为实现跨提示迁移性，我们设计了目标扫描策略，将每帧划分为 k 个区域，每个区域随机分配一个提示符，以减少优化过程中的提示符依赖。为提升有效性，我们设计了双语义偏差框架，通过扭曲当前帧内的语义并破坏连续帧之间的语义一致性来优化通用对抗攻击。对六个数据集上的两个分割任务进行大量实验表明，所提方法对 SAM2 有效。比较结果显示，UAP-SAM2 以显著的优势超过了最先进 (SOTA) 的攻击。