**图片越糊越危险？西湖大学发现多模态大模型「攻击舒适区」**

> 西湖大学AGI Lab研究发现，多模态大模型在读取低清、模糊或带噪图片中的文字时，反而更容易被越狱，存在一个特定的清晰度区间成为攻击的“舒适区”。该论文已被ACL 2026 Findings接收，相关代码与数据已开源。

**来源信息**
- **来源**：机器之心：文章库（API）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-14 16:16（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://www.jiqizhixin.com/articles/2026-06-14-7)