SceneJail:利用视频场景上下文越狱多模态大模型
提出 SceneJail,利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
- arXiv
- 2609.38899
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen2.5-VL-7B-Instruct、Qwen2.5-VL-32B-Instruct、Qwen3-VL-8B-Instruct 等 8 个
提出 SceneJail,利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
提出跨独立 Agent 的记忆跳跃攻击,经共享工件在助手间自传播
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
提出 RISE,迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
提出 SkillDRE,用预执行与运行时双阶段反馈演化恶意 Agent 技能
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 Repeat-After-Me 自适应视觉提示注入,诱导 VLM 智能体执行指定任务
摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入,在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
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 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 ARENA 音频红队框架,自动构造文本安全且音频接地的越狱输入
提出 EvoBreak,以良性任务组合诱导自进化 Agent 的持久经验并削弱安全边界
提出 MEMGHOST,用单封邮件对持久个人 Agent 做跨会话隐蔽记忆注入
本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁,提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。
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。
构建 Trojan Hippo Bench,评测 Agent 持久记忆投毒与外泄
摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench,揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。
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。
提出多轮多模态越狱,并用 FragGuard 拦截有害响应
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 StyleBreak 风格化音频越狱,利用语音属性绕过音频语言模型对齐
提出 SeedSnitch 与 PromptPirate,恢复种子后窃取扩散提示词
提出 RedDiff,用强化扩散生成图像审计 VLM 情境安全失效
RedDiffuser 是黑盒审计框架:有害内容不是显式攻击指令,而是固定的部分有毒文本,再配上扩散模型生成的图像,看 VLM 的开放续写会不会变得不安全。