攻击arXiv 2606.21077
OTTER：仅替换五个 token 即可绕过 GPT 系列毒性审核
提出 OTTER 词元替换越狱，绕过表面毒性审核诱导有害回答
- arXiv
- 2606.21077
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- gpt-4-turbo、gpt-4o、gpt-4o-mini 等 4 个
摘要论文展示了表面毒性与恶意意图的解耦现象，通过标准 API 实现黑盒越狱测试，并提出闭环分类器加固建议。
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另有 648 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 攻击arXiv 2610.09819
FAB 攻击：给 HuBERT/WavLM 植入后门，背景警笛声即可让下游语音任务失灵
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
- arXiv
- 2610.09819
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- HuBERT-base、WavLM-base
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
- 攻击arXiv 2610.09027
P-VMI：对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
- arXiv
- 2610.09027
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B 等 4 个
摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
- 攻击arXiv 2610.07723
研究者提出答案侧后门：让模型自生成触发词绕过安全拒答
提出回答端后门，让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
- arXiv
- 2610.07723
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-2-7B-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma-7B-it 等 4 个
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击，指出输入端防护存在盲区。
- 分析与理论arXiv 2610.02586
研究发现类型化决策模型主要按选项标签而非定义作答
揭示类型化决策模型按选项标签而非定义规则作答
- arXiv
- 2610.02586
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- von、Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B 等 6 个
- 组件护栏与评审
摘要揭示类型化决策模型被标签误导的机理，证实源于提示词渲染并给出实操建议。
- 防御arXiv 2610.05637
研究显示 VLM 视觉定位输出的拒答率按危害领域平均低 31 至 59 个百分点
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调，补齐视觉定位输出的拒答缺口
- arXiv
- 2610.05637
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.5 Flash、Molmo2-8B 等 5 个
摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层，提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力，表征分析揭示了对齐机制。
- 评测与基准arXiv 2608.11816
研究审计 9 个视觉语言模型：中文提示下国家立场改写率约为英文的三倍
审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为
- arXiv
- 2608.11816
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B、Qwen3-VL-8B 等 9 个
摘要论文系统审计了 VLM 多模态审查，发现审查正从显式拒答转向隐蔽重构，且中文提示与文本先验会放大重构倾向。
论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为，主要内容如下。
- 防御arXiv 2609.05797
论文发现安全监控器主要拦截模型本就会拒答的请求
评估安全监视器并提出双侧梯级微调以减少会答有害请求的漏检
- arXiv
- 2609.05797
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-4-31B-IT、Qwen3-32B、Llama Guard 3 8B 等 6 个
摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求，指出明确度偏差是共性原因，并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
- 防御arXiv 2607.24017
多模态大模型注意力中的语义与结构偏差解耦：SPAR 免训练干预方法
提出 SPAR 以分离注意力结构偏置并重分配视觉注意力，减轻多模态幻觉
- arXiv
- 2607.24017
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LLaVA-v1.5、LLaVA-1.5-7B、LLaVA-NeXT 等 7 个
摘要SPAR 用显著性净化文本结构偏置并重分配注意力，在 LLaVA 上同时压低自发幻觉、抬升 gaslighting 后准确率。
SPAR 是一种免训练的 MLLM 推理时干预，用来把注意力里的结构偏置和语义视觉信号分开。
- 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
- 测试
- GPT-4o、Gemini-3-Pro-Preview、Seed 2.0 等 4 个
- 评测与基准arXiv 2609.32763
Mandela-Bench：36 个多模态模型更依赖记忆而非观察图像
构建 Mandela-Bench，评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像
- arXiv
- 2609.32763
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemini-3.8-Flash、GPT-5.6、GLM-5.3-Flash 等 15 个
摘要论文构建 Mandela-Bench 发现模型对经典图像存在记忆重构偏见，过度依赖先验导致无法有效利用知识核验事实篡改。
该研究系统评估了多模态大语言模型在面对无痕事实性编辑时，能否利用自身内在世界知识核验被识别出的经典图像。
- 评测与基准arXiv 2609.05843
SinoGlyphBench：中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准
提出 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
- arXiv
- 2609.05843
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-5.4 mini、GPT-5.5、DeepSeek V4 Flash 等 12 个
摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报，全文扰动最重。
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。
- 防御arXiv 2607.13336
TC-UAP：针对图像转视频与微调定制的通用视频保护方法
提出 TC-UAP，用身份级多帧扰动保护视频免被定制复现身份
- arXiv
- 2607.13336
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LTX-2.3、Wan2.2-5B
- 组件视频
摘要TC-UAP 以可复用的时间一致扰动干扰两类定制共用的 VAE 隐空间。
作者要解决的是：发布前如何给视频加不可见扰动，使片段既不能被拿去微调视频扩散模型，也不能被抽帧做 image-to-video。
- 防御arXiv 2608.00716
生成图像更易被遗忘：面向合成图像检测的机器遗忘视角
提出机器遗忘式生成图像检测，用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图
- arXiv
- 2608.00716
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DINOv2 ViT-S/14、DINOv2 ViT-B/14、DINOv2 ViT-L/14 等 9 个
摘要作者用剪枝或 LoRA 遗忘拉开生成图与自然图的特征相似度，并在多个检测基准上报告结果。
这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘：原模型对两类图像损失都低，剪枝后生成图特征变得更不像原模型。
- 防御arXiv 2607.14737
GeoDetect：面向视觉语言预训练模型的几何对抗检测方法
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
- arXiv
- 2607.14737
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- CLIPViT (ViT-B/16)、CLIPCNN (ResNet-50)、ALBEF 等 4 个
摘要GeoDetect 用几何分数检测 VLP 对抗样本。
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
- 其他arXiv 2609.22720
残障披露如何在对话式 AI 中流动：ChatGPT、Claude、Gemini 的记忆、隐私与语境完整性
访谈残障成人，分析向记忆型助手披露残障时的信息流与语境完整性
- arXiv
- 2609.22720
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
- 组件记忆
- 防御arXiv 2609.37837
Intent-Privilege OPSD：让视觉语言模型在隐式风险下兼顾安全与有用
提出 Intent-Privilege OPSD，蒸馏证据化意图以对齐视觉语言模型的安全与有用
- arXiv
- 2609.37837
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-4B-Instruct、LLaVA-1.5-7B、InternVL2-8B
摘要证据化意图只在训练时使用，单次蒸馏同时提高联合成功并降低数据与训练时间。
Intent-Privilege OPSD 针对视觉语言模型的跨模态隐式风险，把安全与有用性放进同一个训练目标，并要求部署时不再看意图。图像和文本可以各自无害、合在一起才有风险。
- 其他arXiv 2610.00812
视频生成模型的后训练与对齐综述
综述视频生成的后训练与对齐，并汇总基准与开放挑战
- arXiv
- 2610.00812
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Wan、HunyuanVideo、OpenSora 等 8 个
- 组件图像生成
摘要综述把视频后训练分成四类对齐信号，并指出奖励、长视频、权衡和安全仍开放。
这是一篇视频生成 后训练与对齐 综述：预训练模型已有强先验，但作者认为仍不能可靠遵循意图、维持时间连贯或满足物理与安全约束。
- 分析与理论arXiv 2609.36477
研究发现护栏模型在基座模型不确定处过度自信
诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校
- arXiv
- 2609.36477
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-Guard 7B、Llama-Guard-2 8B、Llama-Guard-3 8B 等 10 个
摘要对抗包装使 guard 高置信漏检，而对应 base 在同一输入上常更不确定。
诊断性分析：五个提示词分类 guard 的置信度，在清洁输入上可以较校准，在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。
- 防御arXiv 2609.36562
ThinkingGuard：通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
- arXiv
- 2609.36562
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- ThinkingGuard（Qwen3-VL-8B-Instruct）、GPT-5.1、Claude-Sonnet-4-6 等 9 个
摘要TriggerBench 隔离触发条件，ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。