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BAMBA：一种用于大型语言视觉模型的双模态对抗多轮黑盒越狱攻击者
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为BAMBA的双模态对抗多轮黑盒越狱攻击者，克服了现有攻击方法的局限性。实验结果表明，BAMBA在多种语言视觉模型上表现优于其他方法，具有重要的实用价值。
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关键要点
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本研究提出了一种名为BAMBA的双模态对抗多轮黑盒越狱攻击者。
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BAMBA克服了现有攻击方法的局限性，包括单轮攻击限制和双模态协同不足。
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BAMBA在黑盒模型的迁移性和对提示工程的依赖方面表现更好。
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通过图像优化器学习恶意特征，结合文本-图像交互进行优化。
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实验结果表明，BAMBA在多种大型语言视觉模型和数据集上优于其他基线方法，具有重要的实用价值。
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