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10月8日 · 周四

全部论文

找到 16 篇
筛选9

攻击类型

越狱2提示注入3投毒与后门1提取与窃取2检测规避1

攻击技术

编码与混淆3跨模态载荷4

模型自身风险

奖励作弊1Agent 危险操作2拒答失当3幻觉与编造1偏见与歧视1

防御类型

模型加固3推理时干预1检测与过滤2

影响

有害内容4越权操作4数据与隐私泄露2输出被操纵4

系统形态

模型与 API10AI Agent6编程 Agent1网页与电脑操作2

攻击者权限

黑盒1

攻击面/入口

用户输入4网页与界面1文档与消息1工具与技能描述1图像与音视频7训练数据1分发渠道1

层

提示层4模型层3应用层6训练与数据层3

系统组件

MCP 与技能12记忆17RAG3护栏与评审25监控器14推理链2权限与沙箱8微调与开源权重1视觉11音频5视频1图像生成2多模态16

被测模型厂商

Qwen（阿里）13OpenAI9Google7Anthropic6Meta6其他16
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 701 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统组件：多模态被测模型厂商：DeepSeek被测模型厂商：Anthropic被测模型厂商：Google被测模型厂商：Meta被测模型厂商：智谱 GLM被测模型厂商：Kimi（月之暗面）被测模型厂商：xAI被测模型厂商：其他清除全部

另有 701 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv 2610.06898

    DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    提出 DIBench，评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵

    arXiv
    2610.06898
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    GUI-Owl(32B)、Mai-UI(8B)、Gemini-3-Flash 等 7 个

    摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。

    深度解读完整解读
  2. 评测与基准arXiv 2610.03938

    论文发现多模态模型启用工具后拒答失败率最高上升 68.7%

    评测启用工具调用后多模态模型拒答有害图文请求的变化

    arXiv
    2610.03938
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini-2.5-Pro、Gemini-3.1-Pro-Preview、Claude Opus 4.6 等 13 个
    摘要论文揭示了工具调用范式削弱 MLLM 拒答能力的现象，分析了稀释与偏移机制并验证了重注缓解方案。

    论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2609.09404

    MMPIBench：多模态提示注入对六种 Agent 框架的跨框架评测

    用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入

    arXiv
    2609.09404
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Claude Opus 4.8、Gemini 3.1 Pro、Grok 4.3 等 6 个

    摘要论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响，发现模型主导行为、尝试远超完成，音频通道缺乏防护。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2608.11816

    研究审计 9 个视觉语言模型：中文提示下国家立场改写率约为英文的三倍

    审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为

    arXiv
    2608.11816
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    GLM-4.6V-Flash、Llama-3.2-11B-Vision、Qwen2-VL-7B 等 9 个
    摘要论文系统审计了 VLM 多模态审查，发现审查正从显式拒答转向隐蔽重构，且中文提示与文本先验会放大重构倾向。

    论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为，主要内容如下。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2609.32763

    Mandela-Bench：36 个多模态模型更依赖记忆而非观察图像

    构建 Mandela-Bench，评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像

    arXiv
    2609.32763
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    Gemini-3.8-Flash、GLM-5.3-Flash、Kimi-K3 等 15 个
    摘要论文构建 Mandela-Bench 发现模型对经典图像存在记忆重构偏见，过度依赖先验导致无法有效利用知识核验事实篡改。

    该研究系统评估了多模态大语言模型在面对无痕事实性编辑时，能否利用自身内在世界知识核验被识别出的经典图像。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2609.05843

    SinoGlyphBench：中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准

    提出 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性

    arXiv
    2609.05843
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    测试
    DeepSeek V4 Flash、DeepSeek V4 Pro、Intern-S2 Preview 等 12 个
    摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报，全文扰动最重。

    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。

    深度解读完整解读
  7. 评测与基准arXiv 2609.36562

    ThinkingGuard：通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害

    构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险

    arXiv
    2609.36562
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    测试
    Claude-Sonnet-4-6、Llama-Guard3-Vision、ShieldVLM 等 9 个
    摘要TriggerBench 隔离触发条件，ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。

    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。

    深度解读完整解读
  8. 评测与基准arXiv 2609.07216

    DIVA：利用视觉锚点对视频生成模型实施多模态越狱

    提出 DIVA，将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型

    arXiv
    2609.07216
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    测试
    Wan、CogVideoX、LTX-Video 等 9 个
    摘要DIVA 用视觉锚点抑制语义漂移做视频越狱，并给出多条件安全基准 TI2VSafetyBench。

    DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱：用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2609.35922

    VoxParity 评测：语音智能体在需要听声判断时仍按文字行事

    提出 VoxParity 基准，评测语音智能体是否按音频改变工具调用

    arXiv
    2609.35922
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    gemini-3.7-flash、gemini-3.8-flash、Inkling 等 15 个
    摘要VoxParity 用固定转写的音频对比和 words-only null，测量语音智能体是否按所听内容改变工具调用。

    VoxParity 测量语音智能体在词语不变、只有声音改变时，是否按行业规则改它所执行的工具调用。

    深度解读完整解读
  10. 评测与基准arXiv 2608.18607

    VA-Judger：面向联合视频-音频生成的人类偏好反馈奖励建模

    提出 VA-Judger，用人类偏好训练联合音视频奖励模型

    arXiv
    2608.18607
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    测试
    VA-Judger、LTX-2、LTX-2 + OmniNFT 等 6 个
    摘要VA-Judger 用易到难的人类偏好学习做联合音视频奖励，并用于 LTX-2 后训练。

    VA-Judger 是面向联合音视频生成的思维链全模态奖励模型，用来替代由分维度专家指标拼成的强化学习奖励。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2609.06991

    AV-SafetyBench：面向文本到音视频生成的安全基准

    提出 AV-SafetyBench 评测文生音视频模型的不安全生成

    arXiv
    2609.06991
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    LTX-2.3、Ovi-1.1、JavisDiT++ 等 7 个
    摘要AV-SafetyBench 用三视角评五个 T2AV 模型，显示只看视频会漏掉音频与联合风险。

    AV-SafetyBench 是面向文本生成音视频（T2AV）的安全基准：一条提示词同时规定画面和音频，评测同时看两轨以及它们的交互。作者要测的是，不安全含义不只出现在画面上：它可以主要由语音或声音承载，也可以只有两轨合起来才成立。T2VSafetyBench 不评音频，TTA-Bench 不评与画面的交互，作者认为二者都盖不住这些路径。

    深度解读完整解读
  12. 评测与基准arXiv 2609.03438

    CONFLICTGUI 基准与 CONFLICTGUARD 框架：让多模态 GUI Agent 学会在冲突指令下终止执行

    AI 导读作者提出 CONFLICTGUI 基准，覆盖指令内部冲突与指令和 GUI 上下文冲突两类场景，用于研究 GUI Agent 的冲突感知终止能力。

    arXiv
    2609.03438
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    UI-Venus-1.5-8B、OS-Atlas-Base-7B、AgentCPM-GUI 等 10 个
    摘要ConflictGUI 暴露 GUI 智能体的执行偏向过度服从，ConflictGuard 用条件转向提高冲突终止率。

    ConflictGuard用推理时的可行性核验和条件激活转向，让 GUI 智能体在指令不可行时终止，而不是盲执行。

    深度解读完整解读
  13. 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
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    测试
    LLaVA-1.5-7B、LLaVA-1.5-13B、Llama-3.2-11B-Vision 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。

    深度解读完整解读
  16. 评测与基准arXiv 2609.35912

    MMSkillRisk：多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作

    构建多模态技能图像攻击基准 MMSkillRisk 并设计 NCVA

    arXiv
    2609.35912
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Kimi-K2.6、Kimi-K3、Claude Opus 4.6 等 6 个

    摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。

    深度解读完整解读
已经到底了