Am 14. Oktober 2026 berichtete Ars Technica, White Circle halte ChatGPT Images 2.5 und Nano Banana 2.1 für deutlich anfälliger für Umgehungsversuche als ihre Vorgängermodelle. Der separate RISE-Abstract nennt für DALL·E 3, Nano Banana 2 und GPT-Image-2 eine menschlich verifizierte Angriffserfolgsrate von bis zu 13 Prozent.
Was die 13 Prozent messen
RISE steht für „Red-teaming via Iterative Strategy Evolution“. Die am 28. September 2026 bei arXiv eingereichte Arbeit beschreibt eine Angriffserfolgsrate (englisch: Attack Success Rate, ASR) von bis zu 13 Prozent über die drei genannten Bildgeneratoren. „Bis zu“ bezeichnet den höchsten berichteten Wert der Modellgruppe, nicht eine ausgewiesene Einzelrate für jedes Modell.
Die neuere Aussage zu ChatGPT Images 2.5 und Nano Banana 2.1 ist davon getrennt: White Circle beschrieb diese Modelle gegenüber Ars Technica qualitativ als leichter angreifbar. Der Bericht ordnet ihnen keinen Zahlenwert zu.
Wie RISE die Ergebnisse bewertet
Laut Abstract legten die Forschenden strenge, kategoriespezifische Erfolgskriterien fest und kalibrierten leistungsfähige Bewertungsmodelle für Sprache und Bilder anhand menschlicher Einstufungen. Das Ergebnis ist damit an diese Kriterien und das beschriebene Bewertungsverfahren gebunden.
Ars Technica zufolge nutzte RISE ein Qwen-Modell als Angriffsmodell und Gemini 3.8 Flash als Bewertungsmodell. White Circle ließ außerdem Midjourney aus dem kontrollierten Vergleich heraus, weil dafür keine geeignete öffentliche API zur Verfügung stand.
Was der Vergleich mit früheren Methoden aussagt
Im Abstract berichten die RISE-Autoren, dass frühere Methoden mit zuvor veröffentlichten Angriffserfolgsraten von bis zu ungefähr 30 Prozent bei ihrer kalibrierten Bewertung auf nahezu null sanken. Die rund 30 Prozent stammen aus früheren Berichten; der nahezu null liegende Wert beschreibt die Bewertung dieser Methoden mit dem Verfahren der RISE-Autoren.
