Innocence in the Crossfire: Roles of Skip Connections in Jailbreaking Visual Language Models
作者: Palash Nandi, Maithili Joshi, Tanmoy Chakraborty
分类: cs.CL
发布日期: 2025-07-18
💡 一句话要点
提出基于跳跃连接的框架，提升视觉语言模型越狱攻击成功率
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 越狱攻击 对抗性示例 多模态安全 跳跃连接
📋 核心要点
- 现有视觉语言模型在多模态场景下，对恶意提示的防御能力不足，容易被诱导生成不当内容。
- 论文提出在VLM内部层之间引入跳跃连接，增强模型对恶意提示的敏感性，从而提高越狱攻击的成功率。
- 实验表明，即使使用良性图像，该框架也能显著提高越狱成功率，并揭示了模因等内容可能带来的安全风险。
📝 摘要（中文）
语言模型对提示语的措辞高度敏感，输入的微小变化可能显著改变其输出。本文探讨了提示语设计的离散组成部分在多大程度上影响了视觉语言模型（VLM）生成不当内容。具体而言，分析了三个关键因素对成功越狱的影响：(a) 包含详细的视觉信息，(b) 存在对抗性示例，以及 (c) 使用积极框架的起始短语。研究表明，虽然VLM可以在单模态设置（仅文本或仅图像）中可靠地区分良性和有害输入，但这种能力在多模态上下文中显著降低。这三个因素中的每一个都能够独立触发越狱。即使少量上下文示例（少至三个）也可以推动模型生成不适当的输出。此外，本文提出了一种框架，该框架利用VLM两个内部层之间的跳跃连接，从而显著提高了越狱成功率，即使使用良性图像也是如此。最后，证明了通常被认为是幽默或无害的模因，与有毒视觉内容一样，可以有效地引出有害内容，突显了VLM微妙而复杂的漏洞。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在研究视觉语言模型（VLM）在多模态输入下，对恶意提示的脆弱性问题。现有方法在单模态场景下表现良好，但在多模态场景下，VLM容易受到攻击，生成不当内容。现有的防御机制难以有效应对精心设计的恶意提示，尤其是当提示包含对抗性示例、详细视觉信息或积极框架的起始短语时。
核心思路：论文的核心思路是通过在VLM的两个内部层之间引入跳跃连接，来增强模型对恶意提示的敏感性。这种跳跃连接允许信息在模型的不同层之间直接传递，从而使模型更容易受到恶意提示的影响，进而提高越狱攻击的成功率。作者认为，通过增强模型对恶意提示的敏感性，可以更有效地评估和改进VLM的安全性。
技术框架：该框架主要包括以下几个步骤：首先，构建包含文本和图像的多模态输入，其中文本部分包含恶意提示，图像部分可以是良性图像、对抗性图像或模因。然后，将多模态输入输入到VLM中。在VLM的两个内部层之间添加跳跃连接，允许信息直接传递。最后，分析VLM的输出，判断是否成功生成了不当内容，从而评估越狱攻击的成功率。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于跳跃连接的越狱攻击框架。与传统的攻击方法不同，该框架不是直接修改输入，而是通过修改VLM的内部结构来增强模型对恶意提示的敏感性。这种方法可以更有效地绕过现有的防御机制，提高越狱攻击的成功率。此外，该研究还揭示了模因等看似无害的内容也可能被用于恶意攻击，为VLM的安全研究提供了新的视角。
关键设计：跳跃连接的具体位置是关键设计之一。论文中选择连接的两个内部层是基于实验结果确定的，目标是找到能够最大化越狱成功率的层。此外，跳跃连接的实现方式也需要仔细考虑，例如可以使用简单的加法或更复杂的神经网络层来融合不同层的信息。论文中没有明确说明具体的损失函数，但可以推测是基于生成内容是否符合恶意提示的目标来设计的。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，即使使用良性图像，引入跳跃连接的框架也能显著提高越狱攻击的成功率。此外，研究还发现，模因与有毒视觉内容一样，可以有效地引出有害内容，突显了VLM的潜在安全风险。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于评估和提升视觉语言模型的安全性，帮助开发者发现和修复模型中的漏洞，防止模型被用于生成不当内容。此外，该研究还可以用于开发更有效的防御机制，保护用户免受恶意攻击。该研究对于构建安全可靠的人工智能系统具有重要意义。
📄 摘要（原文）
Language models are highly sensitive to prompt formulations - small changes in input can drastically alter their output. This raises a critical question: To what extent can prompt sensitivity be exploited to generate inapt content? In this paper, we investigate how discrete components of prompt design influence the generation of inappropriate content in Visual Language Models (VLMs). Specifically, we analyze the impact of three key factors on successful jailbreaks: (a) the inclusion of detailed visual information, (b) the presence of adversarial examples, and (c) the use of positively framed beginning phrases. Our findings reveal that while a VLM can reliably distinguish between benign and harmful inputs in unimodal settings (text-only or image-only), this ability significantly degrades in multimodal contexts. Each of the three factors is independently capable of triggering a jailbreak, and we show that even a small number of in-context examples (as few as three) can push the model toward generating inappropriate outputs. Furthermore, we propose a framework that utilizes a skip-connection between two internal layers of the VLM, which substantially increases jailbreak success rates, even when using benign images. Finally, we demonstrate that memes, often perceived as humorous or harmless, can be as effective as toxic visuals in eliciting harmful content, underscoring the subtle and complex vulnerabilities of VLMs.