攻击arXiv 2610.09708
研究者提出利用祖先 VLM 的黑盒对抗补丁攻击，可降低 VLA 任务成功率
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁，使已部署 VLA 任务失败
- arXiv
- 2610.09708
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA、UniVLA、π0.5
- 攻击arXiv 2610.09240
WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
- 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
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B
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。
- 攻击arXiv 2610.08331
STCA：研究者提出针对自动驾驶视频 VLM 的时空一致性对抗攻击
提出 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
- arXiv
- 2610.08331
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 无盒（离线迁移）
- 被测模型
- Video-LLaVA-7B、Qwen2.5-VL-7B、Dolphins
- 攻击arXiv 2610.06814
TAPDreamer：可跨任务迁移的世界动作模型对抗补丁
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
- arXiv
- 2610.06814
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- FastWAM、DreamWAM-uncond、DreamWAM-joint 等 4 个
- 攻击arXiv 2610.06977
IAU-FOA：面向闭源多模态大模型的可迁移对抗攻击方法
提出 IAU-FOA，构造可迁移图像扰动以诱导多模态模型输出目标语义
- arXiv
- 2610.06977
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-VL-7B、Qwen2.5-VL-72B、InternVL3-14B 等 17 个
- 攻击arXiv 2610.01871
研究者提出 IMMRAG 攻击，可从多模态 RAG 数据存储中提取医学与文档图像
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
- arXiv
- 2610.01871
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Lumina-mGPT、Gemini 2.5 Flash Image Preview、CLIP ViT-B/16 等 5 个
- 攻击arXiv 2609.38899
SceneJail：利用视频场景上下文越狱多模态大模型
提出 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
- arXiv
- 2609.38899
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen2.5-VL-7B-Instruct、Qwen2.5-VL-32B-Instruct、Qwen3-VL-8B-Instruct 等 8 个
- 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
提出 MMSkillRisk 基准，评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作
- arXiv
- 2609.35912
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6、Kimi-K3 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。
- 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 评测多模态提示注入对 Agent 框架的影响
- arXiv
- 2609.09404
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Opus 4.8、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 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。
- 攻击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
- 被测模型
- 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。。
- 攻击arXiv 2609.04533
Repeat-After-Me：针对黑盒 VLM 的自适应视觉提示注入攻击
提出 Repeat-After-Me 自适应视觉提示注入，诱导 VLM 智能体执行指定任务
- arXiv
- 2609.04533
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude-Opus-4.7、GPT-5.5、Gemini-3.1-Pro 等 6 个
摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入，在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
- 攻击arXiv 2609.05525
DIVA：针对离散扩散视觉语言模型的跨步条件传播视觉越狱
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
- arXiv
- 2609.05525
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- LLaDA-V、MMaDA、LLaDA2.0-Uni
- 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
- 被测模型
- GPT-4o、Gemini-3-Pro-Preview、Seed 2.0
- 攻击arXiv 2608.15578
ARENA：面向大型音频语言模型的自动化红队框架
提出 ARENA 音频红队框架，自动构造文本安全且音频接地的越狱输入
- arXiv
- 2608.15578
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Audio Flamingo 3、Qwen2-Audio-7B-Instruct、MiMo-Audio-7B-Instruct 等 4 个
- 攻击arXiv 2608.10393
DURA：用扩散模型生成自然对抗补丁攻击 VLA 机器人模型
提出 DURA，用扩散模型生成自然对抗补丁操控 VLA 机器人动作
- arXiv
- 2608.10393
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA-7B、π0-FAST、openvla-7B
摘要DURA 用扩散潜空间轨迹生成自然补丁，白盒与黑盒都能把 VLA 导向指定动作。
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。
- 攻击arXiv 2608.04034
HACA：原子越狱策略解耦组合的多模态自动红队方法
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
- arXiv
- 2608.04034
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.6-Mistral-7B、InternVL-3.5-8B、VLGuard (LLaVA-v1.5-7B-Mixed) 等 5 个
- 攻击arXiv 2606.12716
PaperGuard：针对多模态 AI 同行评审的攻击与防御基准
提出 PaperGuard，用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
- arXiv
- 2606.12716
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Claude-sonnet-4.5、GPT-4o、GPT-4.1 等 11 个
摘要PaperGuard 测到提示注入与白盒视觉抬分，并比较分块检索防御。
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
- 攻击arXiv 2606.11265
论文提出 CRCP 投毒框架，揭示 RAG 分块与重排序下的投毒失效问题
提出 CRCP 框架，优化分块与重排下的 RAG 语料投毒
- arXiv
- 2606.11265
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-4o、DeepSeek-R1、Qwen3-Max 等 11 个
摘要CRCP 把投毒做成多阶段一致性问题。
CRCP 研究的是带分块和重排的 RAG 语料投毒，而不是只提高文档级检索分数。
- 攻击arXiv 2606.09499
研究者提出针对世界模型的机器人学习管线投毒攻击
提出 VPH 与 VTH，只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略
- arXiv
- 2606.09499
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- Cosmos-Predict 2.5、Cosmos-Predict 2.5 AC、Dino WM 等 4 个
摘要只改视频帧经世界模型投毒。
只改看似安全的视频帧，经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后，数据集检查看到的仍是安全演示，合成轨迹却可以变危险。