攻击arXiv 2610.09027
P-VMI：对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
- arXiv
- 2610.09027
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B
摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
- 攻击arXiv 2609.05525
DIVA：针对离散扩散视觉语言模型的跨步条件传播视觉越狱
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
- arXiv
- 2609.05525
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- LLaDA-V、MMaDA、LLaDA2.0-Uni
- 攻击arXiv 2608.23471
InjecMEM：针对 LLM Agent 记忆系统的记忆注入攻击
提出 InjecMEM，一次注入 Agent 记忆使后续查询输出预设内容
- arXiv
- 2608.23471
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等6个
- 攻击arXiv 2601.06464
3D 大型视觉语言模型的对抗鲁棒性研究
提出 Vision 与 Caption 攻击，扰动点云操纵 3D VLM 输出
- arXiv
- 2601.06464
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- PointLLM-7B、GPT4Point-2.7B
摘要作者用两类白盒攻击评估 3D VLM，称无目标更易成功、定向更难。
对 point-based 3D VLM 的白盒对抗鲁棒性评测。 作者关心驾驶、机器人等场景里，小几何扰动能否改写类别或描述，以及定向诱导特定输出是否像 2D 那样容易。方法上，Vision Attack 用余弦相似度推远原视觉 token，或拉向另一点云的特征。
- 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
- arXiv
- 2511.16110
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 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。
已经到底了