ASO:用GRPO优化视觉风格放大MLLM越狱攻击
提出 ASO,用 GRPO 优化视觉风格以放大越狱攻击
- arXiv
- 2607.21619
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- GPT-4.1-mini、Gemini-2.5-Flash、Qwen3-VL 等 6 个
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。
另有 465 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
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。
提出 EVOMAL 攻击,诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能
摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞,提出 EVOMAL 攻击与防御,阐明了供应链新风险。
提出办公工作流记忆基准 ContextWeave ,衡量历史召回对后续任务的增益
ContextWeave 是面向语言智能体记忆的纵向基准,用来看召回先前经验能否让后续办公任务做得更好。
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 HACA,将图文越狱拆为原子策略并自动组合以诱导有害输出
提出 M-CPE 与 X-CPE 两类上下文特权提升攻击
提出 SinoGlyphBench,用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
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。
用演化算法构造思维病毒并测量其在多智能体中的传播
评测编码智能体记忆文件中的提示注入及其跨会话持久性
Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入,比较载荷能否改变当前会话,以及能否在后续会话中留下或叠加。
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
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险
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。
提出 DIVA,利用跨步条件传播对离散扩散视觉语言模型实施视觉越狱
用后验重加权解释多模态上下文越狱,并提出风险门控的良性示例注入防御
Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移,并据此做风险门控防御。
提出扩散潜空间地理扰动防御,抑制视觉语言模型泄露精确地理位置
提出 SYNCHAIN,诱导计算机使用 Agent 自合成潜伏技能并跨任务触发
摘要论文揭示了 CUA 自合成工件带来的内部供应链威胁,验证了潜伏载荷的跨任务传播能力与防御局限。
综述视觉内容全生命周期中的所有者侧对抗防护方法
Adversarial attacks for good 是一篇视觉内容所有者侧保护的综述:把长期作为攻击来研究的扰动和结构化信号,反过来交给数据所有者、创作者、平台或审计方使用。
提出 TRIM,在黑盒推理时定位并净化图像后门区域
提出 ODPure,在输入阶段用腐蚀重建与共识净化目标检测后门
形式化视频透视头显中系统截图与人眼视野的错配
组织 ArGuard 共享任务评测阿拉伯语表情包与提示词有害检测