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CrossMPI
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新型跨模态提示注入攻击目标锁定大型视觉语言模型
研究人员开发了一种名为CrossMPI的新型跨模态提示注入攻击，该攻击仅通过图像扰动即可操纵大型视觉语言模型（LVLMs）对文本和图像输入的解释。该攻击在模型隐藏状态空间内优化扰动，该空间比典型的视觉嵌入空间具有更多的参数。CrossMPI采用层选择等策略来识别多模态集成中的关键层，并采用距离递减预算分配的图像扰动来提高其有效性。
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新型攻击通过仅图像提示操纵视觉语言模型
研究人员开发了一种名为CrossMPI的新型跨模态提示注入攻击，该攻击可以通过仅图像的扰动来操纵大型视觉语言模型（LVLMs）对文本和图像输入的解释。该攻击针对模型的隐藏状态空间，该空间比以往攻击中通常使用的视觉嵌入空间更大且更具影响力。该方法采用层选择策略来关注关键的多模态集成层，并采用距离递减预算分配来约束图像扰动，在实验中表现优于现有方法。