Ataque meta-adaptativo quebra modelos de visão-linguagem de ponta em mais de 80% dos casos
O ataque MAMJ (Meta-Adaptive Multimodal Jailbreaking) não otimiza apenas a imagem ou o texto de um jailbreak multimodal, mas o próprio processo de ataque: a estratégia usada para iterar e os parâmetros do modelo atacante. Contra GPT-4o, Gemini-3-Pro-Preview e Seed 2.0, o método atingiu taxas de sucesso de 78,9% a 82,3% no benchmark MM-SafetyBench, superando a melhor linha de base em até 24,1 pontos percentuais, e o atacante treinado transferiu para modelos-alvo nunca vistos sem retreinamento.
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