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MCV SafetyBench

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RESEARCH · CL_65606 · Jun 1 · 11:43

新数据集揭示MLLM易受多样化视频输入攻击

研究人员开发了一个新的数据集MCV SafetyBench，用于测试多模态大语言模型（MLLM）对恶意输入的脆弱性。该数据集包含2,920个视频，揭示与静态图像相比，MLLM在面对多样化、动态的视频输入时更容易受到有害内容的攻击。该研究还强调，越狱攻击的成功率随着视频片段数量的增加而提高，并提出了利用图像模态鲁棒性作为防御策略。