InfraQR：红外视觉语言模型的QR启发式结构化补丁攻击

InfraQR 是一种针对红外视觉语言模型的攻击方法，将紧凑结构化补丁沿图像边界放置，通过代理 CLIP 编码器优化可学习网格单元。在 300 张红外图像基准上，InfraQR 将 OpenAI CLIP 的分类准确率从 98.67% 降至 0.70%。攻击还迁移到黑盒字幕和 VQA 模型，导致字幕语义退化，并在 GPT-5.4 评估下产生更易错的答案。结果表明红外视觉语言模型易受边缘结构化扰动影响，需进一步研究跨任务鲁棒性。