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多模态大模型安全格局演变：新兴威胁与防护策略综述
随着多模态大语言模型（MLLMs）通过模态对齐与融合实现更强的理解与推理能力，其安全性也面临全新挑战。近日，一篇发表于 ICLR 2026 研讨会的综述论文系统梳理了 MLLMs 的安全威胁与防护策略，指出传统单模态安全框架已难以覆盖多模态交互带来的新型风险。
威胁模型的转变
论文提出了一种基于多模态的威胁分类法，将新兴威胁归纳为三类：受损的模态整合、模态错位以及融合安全风险。这些威胁反映了从单模态假设向多模态交互的转变，例如对抗攻击、数据投毒、越狱攻击和幻觉等问题在多模态环境下呈现出新的表现形式。
安全策略的更新
作者总结了更新后的安全假设，并据此整理了近期 MLLMs 安全策略的进展。这些策略需要应对跨模态交互带来的复杂性，例如如何确保不同模态间的对齐不会引入新的漏洞，以及如何设计更稳健的防御机制来抵御融合层面的攻击。
开放挑战与未来方向
论文最后讨论了开放挑战与未来研究方向，强调需要开发更具原则性和可扩展性的安全机制，以支撑多模态系统的可信赖部署。
这项研究为理解 MLLMs 的安全格局提供了系统性框架，对研究人员和开发者而言具有重要参考价值。随着多模态模型在现实场景中的广泛应用，建立完善的安全防护体系将成为关键议题。