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Oct 12 · Monday

All papers

Found 116 papers

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  1. DefensesarXiv 2610.13733

    KVeil: First-Place Solution for the ECCV 2026 LifeGenIP Unlearnable Video Challenge

    Propose KVeil, which adds perturbations to face videos to prevent unauthorized customization from reproducing identity

    Published
    Evaluated models
    Wan2.2-TI2V-5B, HunyuanVideo-1.5, Kling 3.0 and others4

    AbstractKVeil adapts LETHE's reference-reading disruption to the challenge's two stages, ranking first on the leaderboard in both Final columns.

    Paper analysisRead analysis
  2. EpiReal-Bench:商用图像生成模型虚假声明红队基准

    构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GPT-Image-2, Nano Banana 2, Grok Imagen 2.0 and others4
    Abstract四款商用图像模型能把假主张画成可信证据。

    EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。

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  3. DefensesarXiv 2610.10345

    SLDR:通过选择性层恢复与动态路由防御恶意微调

    提出 SLDR,用选择性层恢复与动态路由防御恶意微调

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Llama3.1-8B-Instruct, Llama3-8B-Instruct, Qwen2.5-7B-Instruct and others4
    Abstract作者称 SLDR 能压低有害输出并保持下游效用。

    SLDR 是针对恶意微调的微调后防御:在已对齐模型上做有符号层探测,只在敏感分数最大与最小的两层训练 LoRA,再用 lmax 的最后 token 表示决定是否启用适配器。

    Paper analysisRead analysis
  4. DefensesarXiv 2610.09703

    研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制

    提出 Safety-Aware Pruning,缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    LLaVA-1.5-7B
    Abstract剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。

    这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为,并给出推理时防御 SAP。

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  5. DefensesarXiv 2610.08678

    研究揭示投机解码的安全代价并提出 SecureSD 加固方法

    测量有损投机解码的安全代价,并提出 SecureSD 收紧早期验证

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Qwen3-8B, Qwen3-32B, Llama-3.1-8B-Instruct and others6
    Abstract有损推测解码的早期偏离更快抬高越狱与注入风险。

    作者研究有损推测解码在换取速度时,是否会比效用更快地损害越狱与提示注入防护,并给出按位置校正的 SecureSD。

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  6. AttacksarXiv 2610.07323

    ATLAS:用自适应信任域与主动学习搜索潜在对抗样本集

    提出 ATLAS 用水平集估计恢复黑盒分类器的对抗输入集合

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    LeNet5, ResNet50 (CIFAR-10 standard), ResNet50 (ImageNet standard) and others5
    AbstractATLAS 用主动水平集估计构造黑盒对抗集,作者称其集合比单点攻击更具代表性。

    ATLAS 是一个查询式 black-box 框架,用来构造诱发失败的对抗输入集合,供鲁棒性审计使用。

    Paper analysisRead analysis
  7. DefensesarXiv 2610.05401

    AVCE:面向扩散模型可验证概念擦除的审计感知遗忘框架

    提出审计感知遗忘框架 AVCE,从文本与视觉通路擦除扩散模型概念

    Published
    Evaluated models
    Stable Diffusion XL (SDXL), Stable Diffusion v1.5 (SD v1.5), Flux 1.0
    AbstractAVCE 在审计锚点上改两条注意力通路。

    AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法,要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计,而不只是挡住对抗提示词。

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  8. AttacksarXiv 2610.04985

    研究揭示 Jev 作为应用决策层的安全与隐私风险

    评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险

    Published
    Evaluated models
    Jev, NanoJev
    AbstractJev 的类型化决策可被输入与训练操纵,也会泄露信息,并同时支持检测与滥用。

    Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型,把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev,考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。

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  9. DefensesarXiv 2610.04467

    无需目标答案的潜在空间安全对齐:无监督对抗训练提升 LLM 越狱鲁棒性

    提出 Target-free LAT,用无目标多方向潜干预做对抗安全对齐以抵御越狱

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B-Instruct, Llama-3-8B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.2
    AbstractTarget-free LAT 用无目标多方向潜干预扩大行为覆盖,作者称能提高越狱鲁棒性并保住效用。

    Target-free LAT 是一种不监督有害输出的潜空间对抗对齐。它要处理的问题是:现有 LAT 每步大多只造一种有害行为,对不上真实越狱里的直接遵从、角色扮演、编码和多语言等模式。

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  10. DefensesarXiv 2610.03434

    Persona Guardrail:面向智能体系统的生产级防御框架

    提出 Persona Guardrail,强制客服智能体守住功能边界

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Qwen3-30B-A3B, Qwen3-VL-30B, Qwen3-8B and others5
    AbstractPersona Guardrail 用功能边界做同步输入输出校验,并在 PAGE 与生产延迟预算下给出评测。

    Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御:先写明功能边界,再决定放行或拦截,而不是只检测某一攻击类。

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  11. DefensesarXiv 2610.02853

    研究提出基于收缩约束状态空间模型的有界可达性与越狱检测方法

    提出收缩约束 SSM 安全头,认证嵌入扰动并检测越狱

    Published
    Evaluated models
    ToySSMClassifier, S4 safety head
    Abstract收缩给出玩具 LTI 的有界认证。

    给 SSM 安全头一个收缩条件,并在越狱检测上使用收缩正则的 S4 头。。

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  12. DefensesarXiv 2610.02432

    论文提出 LLM 输入扰动鲁棒性度量,并发布 ASA 攻击与 AttestMCP 防护

    提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Gemma-3-27B-Instruct, Gemma-3-4B-Instruct, Llama-3.2-3B-Instruct and others12
    Paper analysisRead analysis
  13. AttacksarXiv 2609.38253

    CollageAttack: Exploiting cross-modal alignment defects for spatial text composition jailbreaks against T2I models.

    提出 CollageAttack,用空间文本碎片重组越狱文生图模型

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GPT-Image-2, Doubao-Seedream-5.0-Lite, Wan2.7-Image-Pro and others5

    Abstract系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞,证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。

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  14. AttacksarXiv 2609.36956

    研究者提出 Controlled Decoding Attacks,通过纯文本接口越狱黑盒 LLM

    提出 BLINDBIAS,通过纯文本续写与前缀控制越狱黑盒模型

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GLM-5, Gemini-3.5-Flash, Qwen3-32B and others4
    Abstract作者认为,隐藏数值概率并不足以消除支持重复采样和前缀续写的解码攻击面。

    BLINDBIAS 是一种针对 sample-only 续写接口的 black-box 解码时越狱框架,研究没有目标数值概率时,采样能否支持逐步控制。

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  15. AttacksarXiv 2609.36474

    FinRT:将自适应红队策略蒸馏为消费金融领域的可复用对抗生成器

    提出 FinRT,将消费金融自适应红队轨迹蒸馏为可复用对抗提示生成器

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Llama-3.3-70B, Llama-3.1-8B, Mixtral-8x7B and others6
    AbstractFinRT 用前向失效发现加校准代理 DPO,把消费金融红队收成单次前向生成器。

    FinRT 是面向消费金融的红队框架:先发现政策失效,再训练一个按政策、领域与目标行为出提示的生成器。

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