攻击arXiv 2607.21619
ASO:用GRPO优化视觉风格放大MLLM越狱攻击
提出 ASO,用 GRPO 优化视觉风格以放大越狱攻击
- arXiv
- 2607.21619
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- GPT-4.1-mini、Gemini-2.5-Flash、Qwen3-VL 等 6 个
摘要论文揭示了 MLLM 的风格敏感性脆弱面,提出 ASO 框架利用强化学习优化风格触发器,有效放大了现有视觉越狱效果。
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提出 ASO,用 GRPO 优化视觉风格以放大越狱攻击
摘要论文揭示了 MLLM 的风格敏感性脆弱面,提出 ASO 框架利用强化学习优化风格触发器,有效放大了现有视觉越狱效果。
提出闭环激活引导,在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向,证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出 ReGap,用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
摘要提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap,实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联,突显后适应隐私风险。
提出 plan injection 攻击,植入良性伪装计划以绕过思维链监视器
摘要论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理,使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。
提出 Fed-ADR,用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架:编排服务器改写合谋客户端的梯度,使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性,同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
提出 Q-SKEW,利用 token 级记忆不对称推断微调扩散语言模型的成员
Q-SKEW 是针对微调扩散语言模型的 gray-box 成员推断指标,依据是 token 记忆增益随掩码率下降而增大、成员序列因此右偏。。
提出 Leaky,用新鲜轨迹的 token 对数概率差推断 OPD 训练记录成员身份