Transfer Safety Awareness for Cross-Modal Safety Drift in Multimodal Large Language Models

本研究聚焦于多模态大语言模型(MLLM)中一种新的安全风险——跨模态安全漂移。视觉模态虽然增强了模型的能力，但也为攻击者提供了新的利用路径：一段在纯文本场景下看似无害的查询，一旦配上特定的视觉图像，就可能表达出被模型间接解读的恶意意图，而模

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR