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ARMs：基于插件式攻击的自适应多模态红队智能体

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AI 综述

arXiv 于 2026-11-06 发布论文，提出名为 ARMs 的系统。这是一个利用推理增强多步编排的自适应红队智能体，旨在系统性评估视觉语言模型（VLMs）的安全漏洞。该系统集成了 17 种红队算法，设计了 11 种多模态攻击策略，并通过 epsilon-greedy 探索算法来平衡攻击的多样性与有效性。实验结果显示，ARMs 的攻击成功率平均高出基线 52.1%。在针对 Claude-4-Sonnet 的测试中，其攻击成功率超过 90%。

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最新进展11月6日 13:00

ARMs：基于插件式攻击的自适应多模态模型红队智能体

报道时间线

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11月6日

13:00
arXiv · AI
ARMs：基于插件式攻击的自适应多模态模型红队智能体
论文提出 ARMs，一种利用推理增强多步编排的自适应红队智能体，旨在系统性评估视觉语言模型（VLMs）的安全漏洞。该系统集成了 17 种红队算法并设计了 11 种多模态攻击策略，通过 epsilon-greedy 探索算法平衡攻击多样性与有效性。实验显示 ARMs 攻击成功率平均高出基线 52.1%，在 Claude-4-Sonnet 上超过 90%。

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