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。
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提出 Safety-Aware Pruning,缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
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提出 AEGIS,用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱
提出 GUARD,在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
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提出 PALS,用潜空间平滑防御全双工语音对话的对抗扰动