Взлом Мультимодальных ИИ: Как обойти защиту при генерации изображений

Новое исследование демонстрирует, как можно заставить современные мультимодальные модели искусственного интеллекта создавать опасные изображения, несмотря на встроенные механизмы безопасности.


![В рамках предложенного подхода FAIR-ESI, осуществляющего уточнение признаков в трех различных плоскостях, входной скальп-сигнал [latex]XX[/latex] преобразуется посредством модуля уточнения признаков, выдающего [latex]PO^{\<i>}[/latex], с последующим логарифмическим масштабированием [latex]PRE^{\</i>}\_{\text{RE}}[/latex] и [latex]PIM^{\*}\_{\text{IM}}[/latex] для оптимизации спектрально-временного и патч-ориентированного уточнения, что позволяет реконструировать активность источника с высокой точностью.](https://arxiv.org/html/2601.15731v1/x2.png)


![Производительность различных архитектур приемопередатчиков демонстрирует зависимость от количества излучающих элементов на волновод, где параметр [latex]Nu_{u}[/latex] определяет ключевую характеристику, влияющую на эффективность системы.](https://arxiv.org/html/2601.16036v1/x5.png)

