防御arXiv 2610.09793
用时序逻辑监控工具 Agent
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
摘要形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
- 防御arXiv 2610.09703
研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制
提出 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
- arXiv
- 2610.09703
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B
摘要剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。
- 防御arXiv 2610.00400
DART：用表征位移检测多轮 LLM 智能体中的新兴安全风险
提出 DART，用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
- arXiv
- 2610.00400
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Qwen3-32B 等 6 个
- 防御arXiv 2609.22724
MATE：面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法
提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE，判断轨迹是否违反可编辑安全策略
- arXiv
- 2609.22724
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- MATE-0.5B、MATE-1.5B、MATE-3B
- 防御监控与审计
- 攻击恶意使用
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要MATE 用合成轨迹微调轻量审计器，在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。
- 防御arXiv 2609.21363
用扩散模型隐空间扰动防御视觉语言模型的地理位置隐私泄露
提出扩散潜空间地理扰动防御，抑制视觉语言模型泄露精确地理位置
- arXiv
- 2609.21363
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-4.1、GPT-5、Gemini 2.5 Pro 等 5 个
- 攻击arXiv 2608.27531
MAMJ：面向视觉语言模型的元自适应多模态越狱攻击
提出 MAMJ，在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
- arXiv
- 2608.27531
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-4o、Gemini-3-Pro-Preview、Seed 2.0
- 防御arXiv 2608.12876
SPARED：用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器
提出 SPARED，用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器
- arXiv
- 2608.12876
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3.5-9B
摘要SPARED 用防捷径的编辑对抗环训练 9B 推理检测器。
SPARED 是一套用于可解释 AI 生成图像检测的攻防强化学习流程，报告模型是 Qwen3.5-9B 上的第三轮防御器。
- 攻击arXiv 2605.21541
研究者提出 FRA-Attack 频域正则化方法，提升对闭源 MLLM 的迁移攻击效果
提出 FRA-Attack，用频域对齐与梯度正则做可迁移定向视觉攻击
- arXiv
- 2605.21541
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-5.2、GPT-5.4、Claude-Opus-4.6 等 15 个
摘要FRA-Attack 以频域对齐和梯度低通做可迁移定向攻击，闭源面板上作者称整体更强，Gemma 除外。
FRA-Attack 是面向闭源 MLLM 的迁移式定向图像攻击。作者要解决的是：空间域局部对齐重复全局低频，代理梯度的高频成分又把更新拉向代理自身。
- 攻击arXiv 2605.18915
DMN：面向多图输入的多模态大模型组合式越狱框架
提出多图越狱框架 DMN，把有害意图拆进图像序列绕过安全护栏
- arXiv
- 2605.18915
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-4V、GPT-4o、GPT-5 等 10 个
- 攻击arXiv 2605.07399
研究者提出 GPO-V，用全局概率优化越狱扩散视觉语言模型
提出 GPO-V，用全局概率优化的视觉扰动越狱扩散视觉语言模型
- arXiv
- 2605.07399
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaDA-V、LaViDA
摘要作者用视觉扰动改 dVLM 的全局生成概率，以绕过两类拒绝。
GPO-V 把越狱从“开头必须顺从”改成“整段去噪概率朝肯定方向走”。。
- 攻击arXiv 2605.05709
研究者提出利用重构与隐藏权衡的多模态大模型越狱方法
提出删字变体越狱方法，利用重构与隐藏权衡绕过多模态模型安全过滤
- arXiv
- 2605.05709
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-5.4-nano、GPT-5.4-mini、Gemini-2.5-Flash 等 19 个
- 攻击arXiv 2603.20198
研究者提出 MM-Plan 多模态越狱框架
提出 MM-Plan 多模态越狱框架，自动规划多轮图像编辑以越狱视觉独占目标
- arXiv
- 2603.20198
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Llama-3.2-11B、InternVL3-8B、Qwen3-VL-8B 等 8 个
摘要作者称全局规划能攻破对单轮攻击更稳的前沿 MLLM。
MM-Plan 是面向 Visual Exclusivity 的 black-box 多模态红队方法，并配有人工基准 VE-Safety。
- 攻击arXiv 2602.00420
研究者提出 Text-DJ，利用 OCR 能力越狱大型视觉语言模型
提出 Text-DJ，用拆分文本图网格越狱视觉语言模型
- arXiv
- 2602.00420
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct、Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct、Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 等 6 个
- 攻击arXiv 2601.05339
多模态大语言模型的多轮越狱攻击与 FragGuard 防御
提出多轮多模态越狱，并用 FragGuard 拦截有害响应
- arXiv
- 2601.05339
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LLaVa-1.6 (7B)、LLaVa-1.6 (13B)、Qwen-2-7B 等 5 个
- 攻击arXiv 2512.20168
Odysseus 用双重隐写越狱 GPT-4o、Gemini-2.0 与 Grok-3
提出双重隐写越狱 Odysseus，用图像隐写绕过多模态系统安全过滤器
- arXiv
- 2512.20168
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-4o-2024-08-06、Gemini-2.0-pro、Gemini-2.0-flash 等 4 个
- 攻击arXiv 2512.05853
VRSA：通过视觉推理序列攻击越狱多模态大模型
提出视觉推理序列攻击 VRSA，以图像序列越狱多模态大模型
- arXiv
- 2512.05853
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- DeepSeek-VL2-tiny、InternVL-3.5-8B、LLaVA-1.6-Mistral-7B 等 8 个
- 攻击arXiv 2511.13892
论文提出利用图像排版操纵与多轮提示越狱智能交通系统中的 LVLM
提出图像排版操纵与多轮提示越狱，绕过交通场景视觉语言模型安全对齐
- arXiv
- 2511.13892
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LLaVa-1.6、Qwen-2、GPT-4o-mini
- 攻击arXiv 2503.06223
RedDiffuser：用强化扩散生成视觉输入审计 VLM 多模态安全失效
提出 RedDiff，用强化扩散生成图像审计 VLM 情境安全失效
- arXiv
- 2503.06223
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B、Gemini-1.5-flash、LLaMA-3.2-11B-Vision-Instruct
摘要用强化扩散生成视觉上下文，审计有害文本情境下的 VLM 安全失效。
RedDiffuser 是黑盒审计框架：有害内容不是显式攻击指令，而是固定的部分有毒文本，再配上扩散模型生成的图像，看 VLM 的开放续写会不会变得不安全。
已经到底了