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10月12日 · 周一

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  1. 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

    发表
    被测模型
    ThinkingGuard(Qwen3-VL-8B-Instruct)
    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。

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  2. 攻击arXiv 2603.09246

    研究者提出 Reasoning-Oriented Programming,通过链式语义片段越狱大型视觉语言模型

    提出 VROP,把有害意图拆成良性视觉 gadget 越狱视觉语言模型

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet、GLM-4V-Plus 等7个
    摘要VROP 以良性视觉 gadget 与控制流提示词做组合越狱。

    VROP是 black-box 多模态越狱框架:不在输入中放显式恶意触发,而把有害目标拆成语义正交的良性视觉 gadget,再用控制流提示词把合成留到后期推理。

    深度解读完整解读
已经到底了