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
- Llama 4 Maverick、Claude Opus 4.8、GPT-5.4 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。
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另有 700 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 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
- Llama-3.2-11B-Vision、Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-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。
- 防御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
- Llama-Guard3-Vision、ThinkingGuard（Qwen3-VL-8B-Instruct）、GPT-5.1 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。
- 防御arXiv 2609.37568
SECRET：用源条件化中继引导缓解音视频大语言模型的幻觉
提出训练无关的 SECRET，对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
- arXiv
- 2609.37568
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- VideoLLaMA2-AV-7B、Qwen2.5-Omni-7B、Qwen3-Omni-30B-A3B
摘要SECRET 在问题状态上做源条件转向，三个 AVLLM 上减轻了跨模态接地幻觉。
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法，用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
- 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。
- 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
- Llama-2、LLaVA-1.5-7B、CLIP-ViT-L/14 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。
- 风险行为arXiv 2609.35291
窄域多模态微调可诱发涌现性失配，覆盖 15 个视觉语言模型
发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准
- arXiv
- 2609.35291
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Llama-4-Scout、GPT-4o、GPT-4.1 等 15 个
摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变，揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐（Emergent Misalignment, EM）现象。
- 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
- Llama-3.2-11B-Vision、Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B 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。
- 评测与基准arXiv 2609.29349
ArGuard 共享任务：阿拉伯语模因与 LLM 提示词中的有害内容检测
组织 ArGuard 共享任务评测阿拉伯语表情包与提示词有害检测
- arXiv
- 2609.29349
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.2-Vision、AraBERTv2、Qwen3-VL 等 15 个
已经到底了