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清华与北邮提出扩散视觉语言模型越狱攻击DIVA
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AI 综述
2026年10月16日，清华大学与北京邮电大学联合提出面向离散扩散视觉语言模型（dVLM）的白盒越狱攻击方法 DIVA。该方法结合了跨模态意图混淆与扩散感知优化，利用视觉信息在多轮去噪过程中反复计算的特性，以此绕过模型的安全对齐机制。在 HADES 基准测试中，DIVA 展现出较高的攻击效果，对 LLaDA-V、MMaDA 和 LLaDA2.0-Uni 的攻击成功率分别达到了 58.80%、67.73% 和 69.07%。
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最新进展10月16日 11:10
清华与北邮提出离散扩散VLM白盒攻击方法DIVA，在HADES基准上最高攻击成功率达69.07%。报道时间线
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10月16日
- AITNT · AI头条清华北邮联合警告：扩散式VLM的安全防线步步失守
清华大学与北京邮电大学联合提出面向离散扩散视觉语言模型（dVLM）的白盒越狱攻击方法 DIVA。该方法结合跨模态意图混淆与扩散感知优化，利用视觉信息在多轮去噪中反复计算的特性绕过安全对齐。在 HADES 基准上，DIVA 对 LLaDA-V、MMaDA 和 LLaDA2.0-Uni 的攻击成功率分别达 58.80%、67.73% 和 69.07%。
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