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。
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- 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。
- 防御arXiv 2609.04665
HackProbe：面向自演化语言模型奖励作弊的黑盒检测与免疫方法
提出 HackProbe，黑盒检测并免疫自演化中的奖励作弊
- arXiv
- 2609.04665
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct
摘要黑盒探针检测自演化奖励黑客，并以带宽受限重选回收真实能力。
HackProbe 是挂在自演化循环上的黑盒监控器，用来发现奖励黑客并改选候选。
- 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。
- 防御arXiv 2610.01800
LineupRL：基于描述与时序配对识别的可验证强化学习时间序列描述方法
提出 LineupRL，用描述到序列识别作可验证奖励训练时序描述模型
- arXiv
- 2610.01800
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-VL-3B、Qwen2.5-VL-72B、Qwen3-VL-8B 等 15 个
摘要LineupRL 用统计近邻上的序列识别做可验证奖励，3B 描述器超过 SFT、两种 RL 奖励和 72B 教师。
LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR：不模仿合成参考，而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。
- 防御arXiv 2609.31911
用强化学习增强胸部 X 光报告生成中的视觉推理
用门控 IoU 与 RadGraph 的 GRPO 降低胸片报告幻觉
- arXiv
- 2609.31911
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-8B-Instruct、MedGemma、DeepMedix-R1 等 7 个
- 评测与基准arXiv 2609.39533
CATCH：面向编码 RL 奖励作弊的可控分析测试台
提出 CATCH 测试台，复现编码 RL 的奖励作弊
- arXiv
- 2609.39533
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen3-4B、Qwen3.5-Plus、Qwen3.5-27B
摘要CATCH 用双运行金标签研究编码 RL 的奖励黑客，并观察到监控会被注释适应削弱。
CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。
- 防御arXiv 2609.38645
用探针引导微调对齐模型且不损失可监控性
用持续更新的探针做微调，降低有害性并保持线性可监测性
- arXiv
- 2609.38645
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Mistral 7B Instruct v0.1、Llama 3 8B Instruct Abliterated、Llama 3 8B Instruct 等 4 个
摘要持续重拟合的探针可降低有害性、提高诚实性，训练后概念仍能被线性探针读出。
Probe-guided fine-tuning 把探针分数当作唯一对齐信号，用来推动 harmlessness 与 honesty，并检查训练后这些概念是否仍线性可读。
- 防御arXiv 2608.24354
RACER：面向多模态大模型后门的区域感知一致性修复框架
提出 RACER，用区域感知一致性对抗微调去除多模态大模型后门
- arXiv
- 2608.24354
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LLaVA-1.5-7B、Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B
- 防御arXiv 2609.06346
面向后门攻击下持续学习的鲁棒动态扩展：净化与选择性恢复
提出 BPP、GDBRO 与 RFCBES，在持续学习中净化并选择性恢复后门样本
- arXiv
- 2609.06346
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- ViT-B/16、ResNet-18、ResNet-50
摘要用净化、梯度筛选恢复和鲁棒原型路由，把动态扩展持续学习接到任务级后门防御上。
面向 CLUBA 的鲁棒动态扩展防御：每个增量任务都可能含少量后门样本，模型只能看到当前任务数据，却要同时少遗忘、学得会、还不记住触发。
- 攻击arXiv 2609.07048
FreqDoor：面向视觉语言模型的频域后门攻击
提出 FreqDoor，在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门
- arXiv
- 2609.07048
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- BLIP-2 (opt-2.7b)、InstructBLIP (flan-t5-xl)、LLaVA (interleave-qwen)
摘要FreqDoor 用频域振幅混合给三款 VLM 植入仅视觉的训练时后门。
FreqDoor 是针对生成式 VLM 的仅视觉、训练时后门：在频域混合触发源振幅、保留干净图像相位，使触发在空间上分散。
- 可解释性arXiv 2609.24243
TAME：用 SAE 抑制激活缓解 VLM 思维链混淆
提出 TAME，在强化学习中抑制模板激活以缓解思维链混淆
- arXiv
- 2609.24243
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-8B、Gemma-3-12B-it、GPT-4o 等 7 个
- 防御arXiv 2609.15671
QPriv-VL：面向视觉语言模型的问题引导 token 裁剪隐私防御
提出 QPriv-VL，用问题引导剪枝降低分布式视觉问答的隐私泄露
- arXiv
- 2609.15671
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LLaVA-1.5-7B、CLIP-ViT-L/14、Llama-2 等 4 个
摘要QPriv-VL 在切层前按问题相关度与 DINOv2 敏感度剪视觉 token，作者称能在约四成 token 下兼顾准确率与四类攻击。
QPriv-VL 把问题引导的视觉 token 剪枝做成分布式 VQA 的客户端隐私防御，而不是只做集中式推理加速。
- 评测与基准arXiv 2609.33481
IDUnlearn-Bench：面向视觉语言模型的个体级遗忘基准
提出 IDUnlearn-Bench，评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留
- arXiv
- 2609.33481
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
摘要IDUnlearn-Bench 用四族探针显示：压低直接属性访问后，身份仍常能被反向查出、绑定或重构。
IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人，而不只是答不出某条监督事实。
已经到底了