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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利针对大型视觉语言模型的多模态黑盒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：CN119415728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411503191.3，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权针对大型视觉语言模型的多模态黑盒攻击方法及装置是由马兴军;王若凡;姜育刚设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对大型视觉语言模型的多模态黑盒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大型视觉语言模型的多模态黑盒攻击方法及装置，具有这样的特征，包括步骤S1构建对应的系统提示词和对话模版；步骤S2对各个攻击策略根据越狱目标构和视觉语言模型生成第一轮的攻击文本提示和攻击图像提示；步骤S3根据攻击图像提示生成对应的攻击图像；步骤S4将攻击图文对分别输入目标模型得到对应的响应回复；步骤S5将对应的攻击图文对和响应回复添加至历史数据；步骤S6判断越狱攻击是否成功，若是则得到越狱图文对，若否则执行步骤S7；步骤S7，对越狱不成功的攻击策略生成下一轮的攻击文本提示和攻击图像提示并执行步骤S3。总之，本方法能够生成越狱图文对并检测视觉语言模型的安全性能。

本发明授权针对大型视觉语言模型的多模态黑盒攻击方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种针对大型视觉语言模型的多模态黑盒攻击方法，用于根据越狱目标和视觉语言模型生成对目标模型的越狱图文对，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，根据不同攻击策略构建对应的系统提示词和对话模版； 步骤S2，对各个所述攻击策略，根据对应的所述系统提示词和所述对话模版结合所述越狱目标构建输入数据，并将该输入数据输入所述视觉语言模型生成第一轮的攻击文本提示和攻击图像提示； 步骤S3，通过现有的文生图模型，根据所述攻击图像提示生成对应的攻击图像，并将该攻击图像与该轮对应的所述攻击文本提示一同作为攻击图文对； 步骤S4，在当前轮，将该轮对应的各个所述攻击图文对分别输入所述目标模型，得到对应的响应回复； 步骤S5，对各个所述攻击策略，将对应的所述攻击图文对和所述响应回复添加至历史数据； 步骤S6，通过所述视觉语言模型对各个所述攻击策略对应的所述历史数据进行分析，判断越狱攻击是否成功，若是，则将该攻击策略对应的最后一轮的所述攻击图像对作为所述越狱图文对，若否，则执行步骤S7； 步骤S7，对越狱不成功的所述攻击策略，通过所述视觉语言模型对对应的所述历史数据进行分析，并根据分析结果生成下一轮的所述攻击文本提示和所述攻击图像提示，并执行所述步骤S3。

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