本书是在系统梳理多模态大模型(MMLLM)研究进展与安全风险的基础上，结合近年来典型模型(如GPT-4V、DeepSeek-VL、Gemini、InternVL等)的结构特点与应用实践编写而成。全书围绕多模态大模型的完整生命周期，从数据采集、训练、推理到接口交互，系统分析了各阶段可能遭受的安全威胁及相应防御策略。内容涵盖模态感知投毒、跨模态后门、对抗样本与Prompt注入等典型攻击形式，并提出多模态鲁棒训练、防御机制设计及安全治理体系的工程化解决方案。

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