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10月13日 · 周二

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  1. 防御arXiv 2610.07774

    研究者提出读取路由 logits 的 MoE 视觉语言模型多模态安全检测器

    AI 导读研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器,在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号,在生成前判断多模态请求是否安全,且不修改模型参数或专家路由。

    发表
    被测模型
    Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct、Kimi-VL-A3B-Instruct
    摘要读出而非操纵 router logits,可在不改模型的情况下降低两模型的组合式安全错误。

    作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类:图文各自可安全,合在一起才不安全,或不安全内容只在图像里。

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  2. 防御arXiv 2610.05637

    研究显示 VLM 视觉定位输出的拒答率按危害领域平均低 31 至 59 个百分点

    提出融合定位拒答与能力保留的安全微调,补齐视觉定位输出的拒答缺口

    发表
    被测模型
    Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.5 Flash、Molmo2-8B 等5个

    摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层,提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力,表征分析揭示了对齐机制。

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  3. 防御arXiv 2609.37837

    Intent-Privilege OPSD:让视觉语言模型在隐式风险下兼顾安全与有用

    提出 Intent-Privilege OPSD,对齐视觉语言模型在隐式风险下的安全与帮助性

    发表
    被测模型
    Qwen3-VL-4B-Instruct、LLaVA、LLaVA-1.5-7B 等4个
    摘要作者报告训练期证据化意图蒸馏兼顾安全与帮助性,效果受标注质量和评测设置影响。

    Intent-Privilege OPSD 是针对跨模态隐式风险的训练期安全—帮助性对齐方法。作者关注的不是直接拒绝敏感请求,而是按可观察图文证据保留正常帮助、约束有害信息。

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  4. 知道什么不该回答:视觉语言模型的选择性不遵从

    提出 KoNA 基准,评测视觉语言模型的选择性不遵从

    发表
    被测模型
    InternVL3-2B-Instruct、InternVL3-78B-Instruct、Qwen2.5-VL-3B-Instruct 等8个
    摘要KoNA 用五类成对查询评选择性不遵从。

    KoNA 用来评测视觉语言模型能否对混合查询做选择性不遵从:只处理不该遵从的成分,同时回答其余成分。

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  5. 评测与基准arXiv 2608.11816

    研究审计 9 个视觉语言模型:中文提示下国家立场改写率约为英文的三倍

    审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为

    发表
    被测模型
    Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B、Qwen3-VL-8B 等9个
    摘要论文系统审计了 VLM 多模态审查,发现审查正从显式拒答转向隐蔽重构,且中文提示与文本先验会放大重构倾向。

    论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为,主要内容如下。

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