本研究提出了一种新方法来检测有害互联网模因，构建了HarMeme和ToxiCN数据集，强调多模态信号的重要性。通过大型语言模型和视觉语言模型，开发了MemeGuard框架，以优化恶意模因的检测。研究分析了模因的毒性类型及传播策略，并指出现有模型在侮辱性内容检测中的不足，呼吁技术进步以应对新挑战。