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10月12日 · 周一

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  1. 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

    发表
    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。

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  2. 分析与理论arXiv 2610.07005

    研究审计 Qwen2-Audio 音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码层归因

    遮挡审计 AdvWave-P 音频越狱的频带必要性与解码层关联

    发表
    被测模型
    Qwen2-Audio-7B-Instruct、LLaMA-Omni
    摘要AdvWave-P 的八频带排序与能量相关。

    这是对加性音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码器深度审计,受害模型主要是 Qwen2-Audio-7B-Instruct,不提出新攻击。

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  3. 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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  4. 防御arXiv 2609.10613

    后验重加权框架解释并缓解多模态大模型上下文越狱

    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

    发表
    被测模型
    Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等8个
    摘要后验重加权解释上下文越狱的缩放,并支持风险门控的良性示例防御。

    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。

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  5. 攻击arXiv 2609.07216

    DIVA:利用视觉锚点对视频生成模型实施多模态越狱

    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

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Wan、CogVideoX、LTX-Video 等9个
    摘要DIVA 用视觉锚点抑制语义漂移做视频越狱,并给出多条件安全基准 TI2VSafetyBench。

    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。。

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  6. 防御arXiv 2609.02786

    SafeEvolve:基于智能体经验的 Harness-Policy 协同演化安全对齐框架

    提出 SafeEvolve,用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3.5-4B、Qwen3-4B-Instruct-2507、Qwen3.5-1.7B 等4个
    摘要SafeEvolve 用轨迹证据协同更新安全 harness 和策略,在两个 4B 模型的智能体安全基准上改变安全与效用。

    SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新,并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。

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  7. 攻击arXiv 2607.21619

    ASO:用GRPO优化视觉风格放大MLLM越狱攻击

    提出 ASO,用 GRPO 优化视觉风格以放大越狱攻击

    发表
    攻击者
    灰盒
    被测模型
    GPT-4.1-mini、Gemini-2.5-Flash、Qwen3-VL 等6个

    摘要论文揭示了 MLLM 的风格敏感性脆弱面,提出 ASO 框架利用强化学习优化风格触发器,有效放大了现有视觉越狱效果。

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  8. 攻击arXiv 2606.01837

    论文提出 DSR 跨模态越狱框架:用良性输入诱导 MLLM 有害输出

    提出 DSR 跨模态越狱,用无害图文诱导 MLLM 生成有害图像

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    gemini-2.5-flash-image、qwen-image-2.0、Tongyi Wanx 2.5
    摘要DSR 用无害图文诱导商业 MLLM 输出有害图像,作者称组合能力会反过来扩大攻击面。

    DSR 是一种 black-box 跨模态越狱:输入侧不放显式有害内容,而让商业 MLLM 在推理中把无害图文重组成有害图像。

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