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Retention Score: Quantifying Jailbreak Risks for Vision Language Models
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内容提要
本研究提出了“保留评分”指标，以量化视觉语言模型（VLMs）抵御越狱攻击的能力。结果表明，大多数VLMs对这些攻击的鲁棒性较低，提供了一种有效的安全性评估方法。
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关键要点
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本研究提出了“保留评分”指标，用于量化视觉语言模型（VLMs）抵御越狱攻击的能力。
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研究发现，大多数视觉组件的VLMs对越狱攻击的鲁棒性较低。
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通过对不同VLM的评估，提供了一种有效的安全性评估方法。
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