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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利针对视觉语言模型的多模态越狱攻击方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118550941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410626602.1，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权针对视觉语言模型的多模态越狱攻击方法及装置是由马兴军;王若凡设计研发完成，并于2024-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对视觉语言模型的多模态越狱攻击方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种针对视觉语言模型的多模态越狱攻击方法及装置，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，采集随机噪声作为初始对抗图像；步骤S2，根据第一优化目标对初始对抗图像进行优化，得到优化对抗图像；步骤S3，构建初始对抗文本；步骤S4，根据第二优化目标对优化对抗图像和初始对抗文本进行联合优化，得到对抗图像前缀和对抗文本后缀；步骤S5，将对抗图像前缀、恶意查询和对抗文本后缀作为整体输入视觉语言模型，得到高毒性肯定回复。总之，本方法能够实现针对视觉语言模型的高成功率的越狱攻击。

本发明授权针对视觉语言模型的多模态越狱攻击方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种针对视觉语言模型的多模态越狱攻击方法，用于通过恶意查询对视觉语言模型进行越狱攻击得到对应的高毒性肯定回复，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，采集随机噪声作为初始对抗图像； 步骤S2，将所述初始对抗图像作为所述视觉语言模型的输入，并根据第一优化目标对所述初始对抗图像进行优化，得到优化好的初始对抗图像作为优化对抗图像， 所述第一优化目标的表达式为： ， 式中为灌注了毒性语义的优化对抗图像，为所述视觉语言模型的文本输入为空，为高毒性回复，为高毒性回复语料库的样本量，所述高毒性回复为含有有害内容的文本回复； 步骤S3，构建初始对抗文本； 步骤S4，将所述优化对抗图像、所述初始对抗文本以及现有的恶意用户查询作为所述视觉语言模型的输入，并根据第二优化目标对所述优化对抗图像和所述初始对抗文本进行联合优化，得到优化好的优化对抗图像作为对抗图像前缀，以及优化好的初始对抗文本作为对抗文本后缀， 所述第二优化目标的表达式为： ， 式中为所述初始对抗文本，为肯定性回复，为所述恶意用户查询； 步骤S5，将所述对抗图像前缀、所述恶意查询和所述对抗文本后缀作为整体输入所述视觉语言模型，得到所述高毒性肯定回复， 其中，所述第一优化目标为提高所述视觉语言模型根据所述初始对抗图像生成高毒性回复的概率， 所述第二优化目标为提高所述视觉语言模型根据所述优化对抗图像和所述初始对抗文本生成肯定性回复的概率。

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