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10月13日 · 周二

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  1. 攻击arXiv 2608.07430

    研究者提出 SN-Guided Diffusion,利用扩散大模型安全神经元实现离线越狱

    提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱

    发表
    攻击者
    黑盒、白盒
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、LLaDA-8B-Instruct、Dream-Instruct-7B 等15个
    摘要论文揭示了扩散语言模型对自回归安全神经元的继承性,并提出纯离线黑盒越狱框架 SN-Guided Diffusion。

    论文系统评估了扩散大语言模型(DLLM)在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标,又作为黑盒越狱生成的对抗工具。

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  2. 攻击arXiv 2607.23496

    Concept2Scenario:用 SAE 概念归因发现可迁移的越狱场景

    提出 Concept2Scenario,借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B 等6个

    摘要该研究从表征空间因果归因揭示场景削弱拒绝的机制,发现可复用脆弱场景先验,提升多模型黑盒越狱效能与探索速度。

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  3. 攻击arXiv 2605.21541

    研究者提出 FRA-Attack 频域正则化方法,提升对闭源 MLLM 的迁移攻击效果

    提出 FRA-Attack,用频域对齐与梯度正则做可迁移定向视觉攻击

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-5.2、GPT-5.4、Claude-Opus-4.6 等15个
    摘要FRA-Attack 以频域对齐和梯度低通做可迁移定向攻击,闭源面板上作者称整体更强,Gemma 除外。

    FRA-Attack 是面向闭源 MLLM 的迁移式定向图像攻击。作者要解决的是:空间域局部对齐重复全局低频,代理梯度的高频成分又把更新拉向代理自身。

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  4. 攻击arXiv 2605.07399

    研究者提出 GPO-V,用全局概率优化越狱扩散视觉语言模型

    提出 GPO-V,用全局概率优化的视觉扰动越狱扩散视觉语言模型

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    LLaDA-V、LaViDA
    摘要作者用视觉扰动改 dVLM 的全局生成概率,以绕过两类拒绝。

    GPO-V 把越狱从“开头必须顺从”改成“整段去噪概率朝肯定方向走”。。

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  5. 攻击arXiv 2511.16110

    MFA 框架在 17 个视觉语言模型上取得 58.5% 攻击成功率

    提出 MFA 框架,协同突破视觉语言模型的对齐、提示与审核层

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    MiniGPT-4、LLaMA-4-Scout-Inst、LLaMA-3.2-11B-Vision-Instruct 等17个

    摘要作者称多层防御的 VLM 仍存在跨模型漏洞,MFA 整合三项技术实现了端到端越狱。

    深度解读完整解读
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