多模态系统
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AI安全警报：多模态越狱与黑盒攻击揭示系统级脆弱性
近期，一系列前沿研究论文系统性揭示了大型语言模型（LLM）及多模态人工智能系统在代码评估、图像生成、医疗诊断、金融合规等关键应用领域存在的严重安全漏洞。这些研究首次通过量化实验数据，实证了对抗性攻击对现代AI基础设施的破坏性影响，标志着AI安全研究从理论探讨进入了实战验证的新阶段。 研究发现，越狱攻击、提示注入、多模态协同攻击等新型威胁已突破传统防御边界。例…
近期，一系列前沿研究论文系统性揭示了大型语言模型（LLM）及多模态人工智能系统在代码评估、图像生成、医疗诊断、金融合规等关键应用领域存在的严重安全漏洞。这些研究首次通过量化实验数据，实证了对抗性攻击对现代AI基础设施的破坏性影响，标志着AI安全研究从理论探讨进入了实战验证的新阶段。 研究发现，越狱攻击、提示注入、多模态协同攻击等新型威胁已突破传统防御边界。例…
