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研究人员提出多模态大模型越狱框架JC
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AI 综述
2026年10月30日，研究人员在arXiv发表论文，提出名为Jailbreak Connectivity（JC）的多模态大语言模型越狱框架。该框架通过优化连续对抗路径，旨在实现多样、可迁移与通用的越狱攻击。实验数据显示，JC在Qwen3-VL-8B-Instruct与Gemma-3-12B-IT等开源模型上的攻击成功率最高达到97.95%；在针对GPT-5.6与Gemini 3.1 Pro的黑盒测试中，其攻击表现较FigStep分别提升了24.69和27.34个百分点。
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最新进展10月30日 12:00
研究团队提出JC框架，优化连续对抗路径以实现多模态模型高成功率越狱。报道时间线
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10月30日
- arXiv 机器学习Jailbreak Connectivity：实现多样、可迁移与通用的多模态大语言模型越狱
研究人员提出 Jailbreak Connectivity（JC）框架，通过优化连续对抗路径实现多样、可迁移的多模态大语言模型越狱。JC 在 Qwen3-VL-8B-Instruct 与 Gemma-3-12B-IT 等模型上攻击成功率最高达 97.95%，黑盒测试中对 GPT-5.6 与 Gemini 3.1 Pro 较 FigStep 分别提升 24.69 和 27.34 个百分点。
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