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
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 DURA,沿扩散潜空间生成自然对抗补丁以劫持 VLA 机器人动作
DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击,同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。
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
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。