Ashley Belanger berichtete am 14. Oktober 2026 für Ars Technica über eine Einschätzung von White Circle: ChatGPT Images 2.5 und Nano Banana 2.1 seien mit der Testmethode der Forschungsgruppe deutlich leichter angreifbar als ihre Vorgänger. Die Aussage zu diesen beiden neueren Modellen ist qualitativ. Die bezifferten Ergebnisse betreffen drei andere Modelle und gezielt erzeugte Angriffsprompts.
So arbeitet RISE
RISE steht für „Red-teaming via Iterative Strategy Evolution“. Bei einem Red-Team-Test werden Schutzmechanismen gezielt herausgefordert. White Circle setzte laut Ars Technica ein Angriffsmodell ein, das Jailbreak-Anfragen erzeugte, und ein Prüfmodell, das die Ausgaben auf verbotene Inhalte untersuchte. Das Verfahren sollte wiederverwendbare Angriffsmuster für unterschiedliche Prompts und Szenarien finden, statt jeweils nur eine einzelne Anfrage zu testen.
Als Angriffsmodell diente Qwen3-32B mit entferntem Sicherheitstraining; Gemini 2.5 Flash prüfte die Ausgaben. Dazwischen erzeugte der jeweilige Bildgenerator ein Bild zur Testanfrage.
Die berichteten Raten beziehen sich auf Angriffsprompts
White Circle ließ Menschen die Ausgaben prüfen. Die folgenden Werte geben den Anteil der gezielt erzeugten Angriffsprompts an, bei denen ein Bild entstand, das Prüfer als explizit bestätigten:
| Bildmodell | Angriffsprompts mit menschlich bestätigter expliziter Ausgabe |
| DALL·E 3 | etwa 13 % |
| Nano Banana 2 | unter 10 % |
| GPT-Image-2 | etwa 3 % |
Die Prozentwerte beschreiben damit Ergebnisse unter gezielten Testbedingungen. Sie geben keine Wahrscheinlichkeit dafür an, dass eine gewöhnliche Nutzeranfrage ein explizites Bild hervorbringt. White Circle bezeichnete den Wert für DALL·E 3 als den höchsten unter den drei Modellen nach demselben Prüfmaßstab.
Keine allgemeine Sicherheitsrangliste
Die Ergebnisse beziehen sich auf drei Modelle und eine bestimmte Testmethode. Eine allgemeine Rangliste der sichersten Bildgeneratoren lässt sich daraus nicht ableiten. Midjourney wurde laut Ars Technica nicht einbezogen, weil keine öffentliche API für kontrolliertes Benchmarking zur Verfügung stand.
