可解释性arXiv 2610.11986
FearCaut-Qwen：激活引导改变视觉语言模型的风险判定标准
用恐惧激活转向检验视觉语言模型的隐患判定准则
- arXiv
- 2610.11986
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
- 组件视觉
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- 攻击arXiv 2610.09708
研究者提出利用祖先 VLM 的黑盒对抗补丁攻击，可降低 VLA 任务成功率
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁，使已部署 VLA 任务失败
- arXiv
- 2610.09708
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA、UniVLA、π0.5
- 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
- arXiv
- 2610.09703
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 分析与理论arXiv 2610.09517
审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度
开环审计冻结视觉语言安全分，发现其反映场景模板而非危险感知
- arXiv
- 2610.09517
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14、Qwen2-VL-7B
- 组件视觉
摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制，指出其反映场景模板而非危险感知，为安全强化学习评估提供了严谨基准。
本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。
- 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。
- 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
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。
- arXiv
- 2610.07774
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 攻击arXiv 2610.06814
TAPDreamer：可跨任务迁移的世界动作模型对抗补丁
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
- arXiv
- 2610.06814
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- FastWAM、DreamWAM-uncond、DreamWAM-joint 等4个
- 其他arXiv 2610.06452
研究者提出多模态安全评测应衡量可控性而非仅做分类
主张多模态安全评测应衡量可控性，并用 SAE 建立四轴画像
- arXiv
- 2610.06452
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LlavaGuard-v1.2-7B-OV、Qwen3.5-9B
- 组件视觉
摘要四轴画像把读出与选择性控制分开。
作者主张多模态安全评测在行为分类之外，单独报告可控性画像，而不是把检测准确当成控制证据。
- 分析与理论arXiv 2610.07009
研究受控拆解图像到文本越狱中图像属性的作用
固定有害指令，单轴归因图像到文本越狱的图像属性
- arXiv
- 2610.07009
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-4o、Claude Sonnet 4.5、Qwen3-VL-8B-Instruct 等6个
摘要固定文本的图像越狱拆解，只在 Qwen 上给出一条有界相关性归因。
- 攻击arXiv 2610.06977
IAU-FOA：面向闭源多模态大模型的可迁移对抗攻击方法
提出 IAU-FOA，构造可迁移图像扰动以诱导多模态模型输出目标语义
- arXiv
- 2610.06977
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-VL-7B、Qwen2.5-VL-72B、InternVL3-14B 等17个
- 其他arXiv 2610.04792
多模态一定更好吗？缺失模态鲁棒性的几何视角与 Geodesic Unlearning 方法
提出 Geodesic Unlearning，沿测地线编辑权重以提升缺模态鲁棒性
- arXiv
- 2610.04792
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- RoBERTa、ResNet50、Qwen2.5-3B 等6个
- 组件视觉
摘要GU 用测地线子空间编辑应对部署时缺模态下降，并尽量保住全模态精度。
这项工作讨论多模态模型在部署时整段缺一个模态的性能下降，并把校正写成训练后的子空间编辑。
- 可解释性arXiv 2610.04112
Spatial-SAE：用空间依赖先验改进视觉概念分解
提出 Spatial-SAE，用空间依赖先验改进视觉概念分解
- arXiv
- 2610.04112
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 组件视觉
摘要Spatial-SAE 用空间 Markov 先验替换 patch 独立先验，换取更对齐的视觉概念。
Spatial-SAE 针对视觉 SAE 的概念碎片化：tokenwise 目标在 LRH 之外把各 patch 的码当成独立，而作者报告冻结视觉 Transformer 的激活仍保留邻域可预测性。
- 防御arXiv 2610.03498
检测与抑制：针对 VLA 模型对抗补丁的机制可解释性防御
提出条件特征抑制防御，检出对抗补丁后抑制 VLA 内部特征
- arXiv
- 2610.03498
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5、SmolVLA
摘要条件抑制与 patch 相关的 SAE 特征，间歇攻击下可提高 SR，持续攻击下则不能。
- 其他arXiv 2610.03389
Patch-to-Prune：在 Qwen2.5-VL 与 LLaVA 上剪枝视觉计算
提出 Patch-to-Prune，旁路 VLM 部分层的视觉投影计算
- arXiv
- 2610.03389
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-VL-3B-Instruct、Qwen2.5-VL-7B-Instruct、LLaVA-v1.6-Vicuna-7B-HF 等4个
- 组件视觉
摘要P2P 用深度上的激活修补旁路视觉投影，以可调容忍度交换准确率与计算量。
P2P 是面向 VLM 推理的训练无关计算旁路：不删除视觉 token，而在选定 decoder 层用固定激活代理代替视觉投影。
- 防御arXiv 2610.02999
OmniConfess：用 Token 级「忏悔」缓解全模态幻觉
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
- arXiv
- 2610.02999
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-Omni-7B、Qwen3-Omni-30B-A3B、Nemotron-3-Nano-Omni-30B
- 可解释性arXiv 2610.00895
DiDAE：面向视觉基础模型的快速解耦反事实解释方法
提出 DiDAE，对冻结视觉基础模型做无梯度解耦反事实解释
- arXiv
- 2610.00895
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-18、DINOv3 ViT-L/16
- 组件视觉
摘要DiDAE 用无梯度字典编辑生成解耦反事实，并用于修正与排序。
DiDAE 用冻结视觉基础模型和一个解耦字典，生成按分量编辑的视觉反事实，再拿去修正依赖伪相关的分类器，或给字典原子按“是否真能翻转该分类器”排序。
- 其他arXiv 2609.39518
研究：视觉语言模型在协作任务中很少主动表达指代不确定性
研究视觉语言模型在协作中能否表示并说出指称不确定性
- arXiv
- 2609.39518
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-4.1 (2025-04-14)、GPT-5 (2025-08-07)、GPT-5.5 (2026-04-24)
- 组件视觉
摘要指称不确定性可被引出，但很少说出来。
- 风险行为arXiv 2609.38971
研究测量并预测具身 VLM 规划器中任务的拒答可变性
测量并预测具身 VLM 规划器的任务拒答可变性
- arXiv
- 2609.38971
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- gemini-robotics-er-2-preview、gemini-robotics-er-1.6-preview
摘要日常物体能翻转一部分已给出的拒答，可翻转程度取决于任务且可被本地代理预测。
作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器：一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住，并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。
- 评测与基准arXiv 2609.37863
MIST 压力测试：无关图像会扰动 VLM 评判者标签
提出 MIST 压力测试，检验无关图像是否扰动 VLM 评判者标签
- arXiv
- 2609.37863
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-5.2、Gemini 3.1 Flash-Lite、Gemini 3.5 Flash 等13个
- 组件视觉
摘要有图就改标签，图的内容却不告知 judge，裁决绑定配置。
作者用MIST问：VLM 代替人类标注时，可替代性裁决会不会被指南要求忽略的图像改写。
- 防御arXiv 2609.37568
SECRET：用源条件化中继引导缓解音视频大语言模型的幻觉
提出训练无关的 SECRET，对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
- arXiv
- 2609.37568
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- VideoLLaMA2-AV-7B、Qwen2.5-Omni-7B、Qwen3-Omni-30B-A3B
摘要SECRET 在问题状态上做源条件转向，三个 AVLLM 上减轻了跨模态接地幻觉。
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法，用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。