近期，武汉大学、中国科学技术大学和南洋理工大学的研究团队发布了一篇关于大型视觉语言模型（LVLMs）安全性的综述本文，本文不仅系统地总结了LVLMs在安全性上的挑战，还提出了一个全面的安全分类框架，涵盖了攻击、防御和评估三个方面。本文的发布，为我们理解LVLMs的安全性提供了新的视角和深入的洞见。😊
随着GPT-4o与Qwen-VL等模型的视觉理解和多模态生成能力的不断提升，LVLMs正以前所未有的速度重塑AI世界。这些模型在医疗诊断、自动驾驶、金融风控等关键领域的应用越来越广泛。随着这些模型的应用范围扩大，其安全性问题也日益凸显。研究者仅用几百美元就能突破顶级模型的安全防线，简单的对抗噪声图片就能让模型输出危险内容，这不禁让人担忧。😟
本文的独特之处在于，它突破了以往零散研究的局限，提出了一个统一的分析框架，整合了攻击、防御和评估这三个密切相关的领域。通过这种系统化的分析方法，本文全面揭示了LVLMs固有的漏洞及其潜在的缓解策略。这不仅填补了现有研究的空白，还推动了该领域的进一步发展。📚
本文还基于LVLM生命周期的不同阶段（训练和推理）对相关研究进行了详细分类。这种分类方法能够更清晰地揭示每个阶段所面临的独特安全挑战。例如，在训练阶段，主要涉及模型学习过程中的数据安全性问题；而在推理阶段，则侧重于模型实际应用中的安全风险。通过分析生命周期中不同阶段的安全策略，研究者们能够更有针对性地识别和应对不同阶段的潜在威胁。🔍
在推理阶段，攻击可分为白盒攻击、灰盒攻击和黑盒攻击。白盒攻击假设攻击者能够完全访问模型的内部结构、参数和梯度信息，从而精准操控模型行为；灰盒攻击则设定攻击者对模型架构有所了解，并通过构建替代模型生成恶意输入；而黑盒攻击则假设攻击者只能通过输入输出对与模型交互，完全无法获取任何内部信息，模拟了现实世界中更具挑战性的攻击情境。🛡️
除了对现有工作进行归纳，研究人员还对DeepSeek最新发布的统一多模态大模型Janus-Pro进行了安全性评估。通过在SIUO以及MM-SafetyBench上进行测试，结果显示，尽管Janus-Pro在多模态理解能力上取得了令人印象深刻的成绩，但其安全性表现仍然是一个显著的限制。在多个基准测试中，Janus-Pro未能达到大多数其他模型的基本安全能力。研究人员推测，这一短板可能与模型架构本身的设计有关。🤔
本文为我们提供了一个全面而系统的视角来理解LVLMs的安全性挑战。通过整合攻击、防御和评估的总体框架，本文不仅揭示了LVLMs的潜在漏洞，还提出了有效的应对措施。这对于提升LVLM的安全性和鲁棒性具有重要的指导意义。🌟
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