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。
提出 Safety-Aware Pruning,缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
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。
提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习,攻破蒸馏防御
这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型:攻击者经合法 API 收集闭源推理数据,先蒸馏自有模型,再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御,会漏掉后续 RL,从而高估防御。
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
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
提出任意字母置换密码越狱,无需微调即可诱导有害输出
摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码,进而绕过分类器与对齐,作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。
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
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
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。
利用加密思维块的跨模型重放,诱导弱模型逐字转写专有推理链
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞,提出了低成本提取方法并给出防御方案。
提出 RolePlay 框架,用人设条件放大 LLM 单次推理开销
提出 FRA-Attack,用频域对齐与梯度正则做可迁移定向视觉攻击
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。
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
提出层级遗传算法 HGA,扰动题目逻辑结构诱发推理模型过度思考
摘要HGA 在黑盒推理模型上用逻辑扰动拉长输出,作者称可从小代理迁移,查询成本是其局限。
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
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”。。
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
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
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。
提出 Text-DJ,用拆分文本图网格越狱视觉语言模型
提出多轮多模态越狱,并用 FragGuard 拦截有害响应
提出视觉推理序列攻击 VRSA,以图像序列越狱多模态大模型
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
提出四种阶段转换攻击,绕过推理模型的安全推理护栏