Translation in progress Some entries still include text in the original language.
Oct 12 · Monday
All papers Found 46 papers Another 265 papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
“
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.
Propose KVeil, which adds perturbations to face videos to prevent unauthorized customization from reproducing identity
Published Oct 9
Evaluated models Wan2.2-TI2V-5B , HunyuanVideo-1.5 , Kling 3.0 and others4 Abstract KVeil adapts LETHE's reference-reading disruption to the challenge's two stages, ranking first on the leaderboard in both Final columns.
Proposes LETHE, which perturbs reference images to block unauthorized image-to-video
Published Oct 9
Evaluated models Wan2.1-I2V-14B , CogVideoX-5B-I2V , LightX2V and others6 Abstract LETHE suppresses the diversity of reference values and attracts attention, making protected images difficult to animate faithfully.LETHE is a protective perturbation added to personal images before publication, used to counter unauthorized image-to-video generation.
Proposes the semantic watermark SemField, which still identifies the attribution of generated text after paraphrasing and structural changes.
Published Oct 8
Evaluated models Llama-3.2-1B , Qwen3-1.7B , OPT-1.3B Abstract Training-independent document-level semantic watermark.SemField is a zero-bit semantic watermark embedded by the provider at generation time and detected later with a key, used to identify the provider's own model text after paraphrasing and sentence-level structural changes.
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
Published Oct 7 Abstract 形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
Published Oct 7
Evaluated models CISCO , HSS , AUDITOR and others8 Abstract 论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
提出 SBW，为 LLM Agent 轨迹做抗改写与伪造的语义行为水印
Published Oct 7
Evaluated models Qwen2.5-3B-Instruct , LLaMA-3.2-3B , Qwen2.5-7B and others5 Abstract SBW 在语义簇上做溯源水印，改写检测高于精确符号，链式重放仍开放。SBW 是免训练的智能体行为水印，把所有者标识放在离散动作选择上，而不是输出 token。
提出 MARCO 放射性水印，冻结蛋白质生成模型并在去噪时嵌入签名
Published Oct 6
Evaluated models RFdiffusion , ESMFold , Chroma and others6 Abstract MARCO 在冻结的 PGM 上去噪时嵌构象水印，作者称能兼顾保真与抗扰动，并使盗版模型继承水印。MARCO 是加在蛋白质生成模型推理过程上的构象水印，用来标记知识产权，并为可能的生物安全滥用保留可追溯信号。作者还把它说成数字权利管理工具，以及符合生物武器公约的数字监管链。问题在于：专有 PGM 的三维输出可能被拿去训练盗版模型，也可能在来源被抹掉后绕过筛查。
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。
把 SynthID 嵌入基因组语言模型采样，并用位置无关检测追溯生成序列
Published Oct 4
Evaluated models Carbon-500M , GENERator-v2-eukaryote-1.2b-base Abstract 两个六碱基基因组模型嵌入 SynthID 后，位置无关验证能找回水印，作者称这只是统计检测。作者在两个六碱基基因组模型的采样里嵌入 SynthID，并让验证者在不知道起点、链和 token phase 时做一次校正后的检出。
提出 THRIVE，为自回归 TTS 嵌入抗重建的多比特语音水印
Published Oct 3
Evaluated models Qwen3-TTS (0.6B) , Dots.tts (2B) 提出 FADE，对文生视频模型做帧感知多概念擦除
Published Oct 3
Evaluated models Wan2.1-T2V-1.3B , Wan2.1-T2V-14B , CogVideoX-2B and others4 Abstract FADE 用闭式编辑、帧感知适配器和软路由，在单骨干上擦除多概念并压低逐帧残差。FADE 是面向文生视频扩散 Transformer 的多概念遗忘方法，用来抑制指定物体、画风、裸体、暴力、仇恨和名人身份，并尽量保持其他生成。作者要处理两件事。与帧无关的抑制会让概念在少数帧重现，片段均值会掩盖这一失败。
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。 。
提出抗删除水印 RMCW，在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
Published Oct 2
Evaluated models OPT-1.3B , Llama-3.1-8B-Instruct 提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
Published Oct 2
Evaluated models Gemma-3-27B-Instruct , Gemma-3-4B-Instruct , Llama-3.2-3B-Instruct and others12 提出 AgentTrap 有状态蜜罐，欺骗并反击自主渗透测试 Agent
Published Oct 2
Evaluated models AIDA , Claude Code , PentestGPT and others8 提出推理时 Unicode 归一化的检测器，识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
Published Oct 1
Evaluated models microsoft/deberta-v3-large , deberta-v3-base , bert-large-cased and others4 Abstract 推理时归一化消除两类 Unicode 攻击，训练时归一化则会删掉对抗监督。DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器：DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练，推理前做确定性 Unicode 归一化，用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
提出 TAILOR，按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
Published Oct 1 提出 AutoMark，自动搜索并统计检验 LLM 文本水印
Published Sep 29
Evaluated models Llama-3.1-8B-Instruct , Qwen3.8-27B , GPT-6 Astra and others5 Abstract AutoMark 的贡献同时包含搜索出的水印，以及用于约束自动研究误报与评测漏洞的验证框架。AutoMark 是一套自动水印研究框架 ：先检查生成分布和误报性质，再比较检测、编辑鲁棒性与质量，最后人工分析组件并做留出评测。
提出成对无失真水印 TTMARK，增强低熵下的机器文本检测
Published Sep 29
Evaluated models Llama3.2-3B-Instruct , Mistral-v0.3-7B-Instruct , Qwen2.5-7B-Instruct Abstract TTMARK 用水印化相邻 token 对利用条件熵，在多种无失真方案上提高检测并保持生成质量。TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印：对相邻 token 的联合分布重加权，而不是逐 token 独立重加权。
提出带密钥的 SNW，抵御事后图像水印的身份伪造
Published Sep 28
Evaluated models SNW Abstract SNW 用密钥与满秩各向同性投影提高事后水印的 Shannon 容量，并对 PCA 完全安全。Gesny 与 Giboulot 针对生成内容追溯所依赖的多比特事后图像水印，批评端到端 DNN 方案既无容量理论、又无密钥。