防御arXiv 2610.09703
研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制
提出 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
- arXiv
- 2610.09703
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B
摘要剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。
- 攻击arXiv 2602.01757
Zero2Text：无需训练的跨域文本嵌入反转攻击
提出 Zero2Text，无需训练地跨域反演文本嵌入
- arXiv
- 2602.01757
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GTR-Base、Qwen3-Embedding-0.6B、Text-Embedding-3-small 等4个
摘要零训练在线对齐可在未知域、无泄漏对时从黑盒 embedding 还原句子。
Zero2Text 是一种不训练 decoder、也不使用泄漏文本–向量对的文本 embedding 反演，针对 RAG 向量库在严格黑盒、目标域未知时的还原。
已经到底了