في مايو ٢٠٢٥، اقترح فريق بحثي من جامعة نانيانغ التكنولوجية، وجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، وجامعات ومؤسسات أخرى، مبادرة "هجوم المحاذاة المثلى للميزات" (FOA-Attack). ونُشرت نتائج البحث ذات الصلة في ورقة بحثية بعنوان "...".الهجمات المعادية ضد MLLMs مغلقة المصدر من خلال محاذاة الميزات المثلىوقد تم قبول الاقتراح من قبل NeurIPS 2025.

هجوم FOA هو أسلوب هجوم عدائي مستهدف وقابل للنقل، يعتمد على محاذاة مثالية للميزات. على المستوى العالمي، يُدخل هذا النموذج فقدانًا عامًا للميزات يعتمد على تشابه جيب التمام لمواءمة السمات غير الدقيقة للمثال العدائي مع تلك الخاصة بالعينة المستهدفة. على المستوى المحلي، بالاستفادة من التمثيلات المحلية الغنية في المحول، يستخدم هذا النموذج تقنيات التجميع لاستخراج أنماط محلية مُدمجة، مما يُقلل من السمات المحلية المكررة. تُظهر التجارب المُكثفة أن هجوم FOA يتفوق على أحدث أساليب الهجوم العدائي المُستهدف، ويُحقق قابلية نقل فائقة على كلٍّ من أنظمة MLLM مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر.