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
- 测试
- GPT-4o、Gemini-3-Pro-Preview、Seed 2.0 等 4 个
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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
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
提出 DURA,沿扩散潜空间生成自然对抗补丁,把机器人动作导向指定目标
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。
提出 SinoGlyphBench,用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
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。
提出 TC-UAP,用身份级多帧扰动保护视频免被定制复现身份
作者要解决的是:发布前如何给视频加不可见扰动,使片段既不能被拿去微调视频扩散模型,也不能被抽帧做 image-to-video。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险
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。
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
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
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。。
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
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。
提出扩散潜空间地理扰动防御,抑制视觉语言模型泄露精确地理位置
提出 SceneJail,利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
提出 TRIM,在黑盒推理时定位并净化图像后门区域
提出 ODPure,在输入阶段用腐蚀重建与共识净化目标检测后门