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Bandar Seri Begawan
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新的越狱技术欺骗Veo和Sora，绕过AI安全措施
一种新的文本到视频越狱技术比其最接近的竞争对手展示了高出18.6%的成功率。该方法巧妙地将有害指令隐藏在两个看似安全的帧中，从而有效地欺骗了Veo和Sora等先进的文本到视频模型。该漏洞的优越性能凸显了当前生成视频的AI安全措施的脆弱性。
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新的越狱框架利用文本到视频模型中的时间一致性
研究人员开发了一个名为BSB的新框架，利用文本到视频（T2V）模型中的时间一致性进行越狱。该方法将有害意图编码为安全边界状态之间的转换，然后对这些状态进行插值以生成不安全的中介帧。BSB在文本代理空间中使用蒙特卡洛树搜索，并通过稀疏视频评估进行校准，以在黑盒场景中有效地发现漏洞。在Veo 3.1和Sora 2等模型上的实验表明，BSB在攻击成功率方面比现有越狱方法平均提高了18.6%，表现更优。