提出TRACO闭环优化增强VLA视觉攻击

Chunjin Ye等提出TRACO框架，通过闭环优化增强针对视觉-语言-动作（VLA）模型的定向视觉任务重定向攻击。该框架包含两项机制：Execution-Driven Supervision根据攻击下实际到达的状态重建监督信号以指导后续更新；Progress-Guided Selection在任务进展停滞处集中更新，同时保持对到达该状态所需早期行为的监督。 在多个VLA模型与仿真环境中的实验显示，TRACO提升了任务重定向成功率，凸显了闭环攻击优化的安全影响。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。