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
- 测试
- GPT-4o、Gemini-3-Pro-Preview、Seed 2.0 等 4 个
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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 MOMAT 多图集检索与轻量判定,防御量化模型越狱
提出四种阶段转换攻击,绕过推理模型的安全推理护栏
提出 CRACK,用多智能体辩论在黑盒下越狱文生图多层安全过滤
CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架,用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。
提出 DIVA,将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型
DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱:用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。
提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏
摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard,评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
提出 CollageAttack,用空间文本碎片重组越狱文生图模型
摘要系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞,证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。
提出 SceneJail,利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
测量并预测具身 VLM 规划器在日常物体插入后的拒答可塑性
作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器:一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住,并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。
建立越狱原语分类与双重危害基准,评测模型抵御常见越狱的能力
本研究针对前沿 AI 大模型在 CBRNE 与网络高危滥用领域的安全防护,提出了 FAR.AI 最低安全标准(Minimal Standard v1.0)及配套评测基准,系统量化了当前主流模型的防护鲁棒性。
提出 AdvPIE,在黑盒下搜索表面无害却生成有害图像的提示
提出 TempQ-Jail,以查询受限候选排序越狱文生视频模型
待补读全文。
提出 RISE,迭代演化可复用策略对文生图模型做红队