3,583 papers
arXiv:2610.30202 82 21 окт. 2026 г. PRO

Visual-Semantic Decoupling (MPIDetector): LLM-охранник, который проверяет картинки и тексты на скрытые команды в три шага

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: если просто попросить модель «проверь скриншот на скрытую команду», она почти слепа. Доля пойманных атак падает с 67–99% до 10–66%. Метод MPIDetector позволяет поставить перед рабочим агентом отдельного охранника, который находит спрятанный текст в скриншотах, письмах и страницах. Фишка: на первом шаге модели запрещено читать текст, ей разрешено только смотреть. Модель по привычке сразу читает и понимает, а не рассматривает (семантический перекос). Три шага в одном промпте ломают эту привычку, и на выходе вердикт, уверенность и объяснение по каждому шагу.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с