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 435 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。
提出自动化红队流水线,用系统提示词压测对齐审计能否抵御策略性欺骗
摘要通过红队提示词揭示现有审计方法易受策略欺骗,并在激活层面诱导高置信度错误推断。
提出 PACT,遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解
摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为,提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样,使审计可被预测
摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则,破坏群体独立性并导致审计预测漏洞,建议显式提供随机输入。
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
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。
构建 SLEIGHT-BENCH,评测代码智能体监控器的概念盲点
摘要评估针对监控盲点的规避基准,发现前沿监控器漏报率高,算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。
评测人类开发者在协作编程中能否发现编码 Agent 的隐蔽破坏
提出 DrivingBench 评测视觉语言模型的真车闭环驾驶
DrivingBench 评测通用 VLM 能否自己闭环开真车,推理延迟也算进任务。
研究视觉语言模型在协作中能否表示并说出指称不确定性
摘要指称不确定性可被引出,但很少说出来。
提出 Staged Decoding 与指令跟随训练,减少推理轨迹隐私泄露
本文把大推理模型的隐私问题做成轨迹可控性:隐私指令是指令,轨迹不跟随就会把敏感上下文写进可被提示注入导出的文本。
提出 PyINE 基准,训练捷径跟随模型并比较监督者
PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架,PyINE-v1 是其第一次发布。
提出 AgentSpy,在系统调用层观测 Agent 并检测技能注入
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
提出 VERA,结构化审计漏洞推理中的虚构主张
提出企业级检测系统 ADR,检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统,并在生产环境中验证了有效性。
提出路径对齐归因 PAA,在边界动作前审计长流程智能体的分段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
提出 Spatial-SAE,用空间依赖先验改进视觉概念分解
Spatial-SAE 针对视觉 SAE 的概念碎片化:tokenwise 目标在 LRH 之外把各 patch 的码当成独立,而作者报告冻结视觉 Transformer 的激活仍保留邻域可预测性。
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
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。
证明短开头词可唤醒基模型推理,且效应来自训练数据
提出 Patch-to-Prune,旁路 VLM 部分层的视觉投影计算
P2P 是面向 VLM 推理的训练无关计算旁路:不删除视觉 token,而在选定 decoder 层用固定激活代理代替视觉投影。
测量三种长度压力训练对 CoT 忠实性与可监控性的影响
这项工作比较三种缩短 CoT 的 RL 训练,看监督用的推理痕迹还剩多少。