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研究团队发现，多模态大模型在特定清晰度区间内表现出异常脆弱性：当有害文本被刻意渲染为低清、模糊或含噪图像时，模型的识别准确率反而上升，暴露出其图像理解机制的结构性缺陷。该现象揭示了“低清欺骗”这一新型多模态攻击路径，凸显模型在跨模态对齐与鲁棒性方面的不足，亟需从特征解耦、噪声感知建模及文本隐写检测等维度强化防御能力。