本文研究了语言模型（LVLMs）在印刷攻击中的脆弱性，提出了新的基准测试和自动生成攻击的方法。研究发现，LVLMs在视觉和语言任务中存在安全漏洞，并提出了增强提示信息的方法以减轻印刷字体的影响。此外，探讨了视觉语言模型在自动驾驶和智能交通系统中的应用及其面临的挑战，呼吁学术界与工业界共同推动该领域的发展。

本研究使用生成对抗网络的图像翻译模型，探讨了身份证展示攻击仪器在生成攻击样本方面的应用，并分析了生成数据在训练欺诈检测系统中的有效性。实验结果表明，合成攻击展示样本可以作为真实攻击展示样本的补充，提高了印刷攻击的错误拒识率，降低了屏幕截图攻击的拒识率。