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从 LLMs 到 MLLMs：探索多模态越狱的领域
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内容提要
大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）的快速发展暴露了各种对抗性攻击的漏洞。本文综述了针对 LLMs 和 MLLMs 的越狱研究的最新进展，重点介绍了评估基准、攻击技术和防御策略。与单模态越狱的更先进状态相比，多模态领域仍未得到充分开发。我们总结了多模态越狱的限制和潜在研究方向，旨在激发未来研究，进一步增强 MLLMs 的鲁棒性和安全性。
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