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Oct 12 · Monday
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About this collection Collection in progress We are building a large AI safety paper collection to help researchers find work related to their interests. Papers are collected automatically andfiltered only for relevance to AI safety , without judging quality, novelty or reading value. The default “Annotated first” shows papers with tags or published paper analyses first. Each group is ordered by original publication date, newest first, with undated papers last. “Newest first” uses publication dates only. This order is not a quality ranking.
One-line summaries, tags and paper analyses are prepared by AI from the papers. Language models may have systematic biases and produce hallucinations.We plan to carry out human annotation and review to reduce errors in this content.
提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
Published Oct 5 Abstract 论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
提出 LiBRA，在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
Published Oct 2
Evaluated models Stable Signature , YU1 , HiDDeN and others4 Abstract LiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测，并提高相对反转基线的保真。
提出收缩约束 SSM 安全头，认证嵌入扰动并检测越狱
Published Oct 2
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。 。
提出 UNTAG，绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
Published Oct 2
Evaluated models Llama2 (7B) , Llama3 (8B) , Qwen2.5 (7B) Abstract 作者用 UNTAG 评估 trigger-tag，认为其不能充当开放权重滥用检测的主要边界。UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估：信号可以在解码期注入，也可以写进权重，但攻击者若能改输出或改已发布权重，检测可以失效。
提出 PRETEXT 攻击，迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马
Published Sep 30
Evaluated models glm (z-ai/glm-5.1) , qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507) , gpt-oss (openai/gpt-oss-120b) Abstract 论文提出了针对多阶段技能检测器的白盒攻击，揭示了单纯依赖大模型自适应检测的局限。PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
提出 BoundStyle 与 StyleAT，对抗训练防御人脸识别语义攻击
Published Sep 20
Evaluated models MobileFaceNet (MobileFace) , ResNet (ResNet-152, IR-SE) , RepVGG and others7 Abstract BoundStyle 用 StyleGAN3 有界潜编辑快速攻击 FR。StyleAT 用可调的 StyleGAN3 潜空间攻击 BoundStyle 对人脸识别做对抗训练，以抵抗一般语义编辑，并在评测中面对训练时未见的 DiffPrivate。
提出 OBELISK 三级流水线，权衡恶意软件检测的准确率、开销与鲁棒性
Published Sep 8
Evaluated models GBDT-ALL , GBDT-YARA , NEBULA-ALL and others4 Abstract 三级过滤以不大的检测损失换速度，同一机制扩大攻击面，部署应按约束选配置。OBELISK 把 Windows PE 恶意软件检测做成 YARA、EMBER-GBDT 与 Nebula 的顺序流水线，用来同时看检出、计算开销和对抗鲁棒性。
提出 SPARED，用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器
Published Aug 13
Evaluated models Qwen3.5-9B Abstract SPARED 用防捷径的编辑对抗环训练 9B 推理检测器。SPARED 是一套用于可解释 AI 生成图像检测的攻防强化学习流程，报告模型是 Qwen3.5-9B 上的第三轮防御器。
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
Published Jul 16
Evaluated models CLIPViT (ViT-B/16) , CLIPCNN (ResNet-50) , ALBEF and others4 Abstract GeoDetect 用几何分数检测 VLP 对抗样本。GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
提出 CORVUS，用 LoRA 伪装内部遥测以绕过幻觉检测器
Published Jan 19
Evaluated models Llama-2-7B-Chat , Vicuna-7B (v1.5) , Llama-3-8B-Instruct and others4 Abstract 作者称内部遥测在自适应模型侧对抗下易被操纵，CORVUS 通过轻量适配器微调降低了多种幻觉检测器的效果。
Attacks arXiv 2505.23266 · May 29, 2025 提出 AdvOF，生成对抗物体误导视觉语言导航智能体的场景感知
Published May 29, 2025
Evaluated models Lseg , Clip , ViT-L/16 and others5 Abstract AdvOF 以多视角融合生成对抗物体。AdvOF 是针对 VLM 驱动 VLN 服务导航的对抗物体攻击。
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