防御arXiv 2609.10613
后验重加权框架解释并缓解多模态大模型上下文越狱
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
- arXiv
- 2609.10613
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 9 个
摘要后验重加权解释上下文越狱的缩放，并支持风险门控的良性示例防御。
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。
- 可解释性arXiv 2608.30480
VisER：面向 LVLM 物体幻觉检测的视觉证据与视觉依赖双面指标
提出 VisER，用内部视觉证据检测 LVLM 物体幻觉
- arXiv
- 2608.30480
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LLaVA-1.5-7B、LLaVA-NeXT-7B、InstructBLIP 等 8 个
摘要VisER 用证据门与图像–前缀比给物体提及打落地分。
VisER 是面向 LVLM 开放式图像描述的免训练物体级幻觉检测分数，用来处理内部支持的来源混淆。
- 防御arXiv 2609.36121
Render Before Reading：把不可信内容渲染成图像以防御提示注入
提出 Pictionary，将不可信文本渲染为图像以防御提示注入
- arXiv
- 2609.36121
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Opus 4.7、Claude Haiku 4.5、GPT-5.5 等 12 个
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