多模态大模型存在「内心预警」，无需训练，就能识别越狱攻击

主要观点总结

本文主要介绍多模态大模型的崛起及其安全问题。随着视觉语言大模型（LVLMs）的快速发展，安全问题逐渐凸显。研究者提出了HiddenDetect方法，一种无需训练的越狱检测新方法，来检测多模态大模型的安全问题。该方法基于模型自身激活模式，通过统计拒绝语义的token，构造拒绝语义向量（RV），衡量模型各层隐藏状态的拒绝语义强度。实验结果表明，该方法在多个主流LVLM上具有良好的检测效果。

关键观点总结

关键观点1: 多模态大模型的兴起及安全问题

随着大语言模型的突破进展，视觉语言大模型如GPT-4V、LLaVA等快速兴起。但与此同时，安全问题浮现，攻击者可通过图像注入危险意图来尝试绕过模型的检测。

关键观点2: HiddenDetect方法的原理

该方法通过构造拒绝语义向量（RV），衡量模型各层隐藏状态的拒绝语义强度。研究发现，即使在表面上被越狱的情况下，模型的隐藏状态中仍保留着拒绝的信号。特别是在模型的中间层，这些信号往往比最终输出更早、更敏感地察觉到潜在风险。

关键观点3: HiddenDetect方法的实验与评估

研究团队在多个主流LVLM上评估了所提出的检测方法，涵盖纯文本越狱和跨模态图文攻击等多种攻击类型。实验结果证明了该方法的有效性。

关键观点4: 未来展望

虽然当前方法已展现出良好的检测效果，但未来仍有待进一步拓展其能力，并深入探索模态信息与模型安全性的内在关联。

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