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Oct 12 · Monday

All papers

Found 11 papers

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  1. 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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  2. IDUnlearn-Bench:面向视觉语言模型的个体级遗忘基准

    提出 IDUnlearn-Bench,评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-VL-2B, Qwen3-VL-4B, Qwen3-VL-8B and others6
    AbstractIDUnlearn-Bench 用四族探针显示:压低直接属性访问后,身份仍常能被反向查出、绑定或重构。

    IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人,而不只是答不出某条监督事实。

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  3. DefensesarXiv 2609.15671

    QPriv-VL:面向视觉语言模型的问题引导 token 裁剪隐私防御

    提出 QPriv-VL,用问题引导剪枝降低分布式视觉问答的隐私泄露

    Published
    Evaluated models
    LLaVA-1.5-7B, Llama-2
    AbstractQPriv-VL 在切层前按问题相关度与 DINOv2 敏感度剪视觉 token,作者称能在约四成 token 下兼顾准确率与四类攻击。

    QPriv-VL 把问题引导的视觉 token 剪枝做成分布式 VQA 的客户端隐私防御,而不是只做集中式推理加速。

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  4. DefensesarXiv 2608.00716

    生成图像更易被遗忘:面向合成图像检测的机器遗忘视角

    提出机器遗忘式生成图像检测,用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图

    Published
    Evaluated models
    DINOv2 ViT-S/14, DINOv2 ViT-B/14, DINOv2 ViT-L/14 and others9
    Abstract作者用剪枝或 LoRA 遗忘拉开生成图与自然图的特征相似度,并在多个检测基准上报告结果。

    这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘:原模型对两类图像损失都低,剪枝后生成图特征变得更不像原模型。

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  5. DefensesarXiv 2603.01544

    RA-Det:利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像

    提出 RA-Det,利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像

    Published
    AbstractRA-Det 把扰动下特征漂移差变成检测信号,平均 ACC 高于表中通用检测器,但不是每行最高。

    RA-Det 是合成图像检测器,用扰动下的表示稳定性差异代替外观痕迹。

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  6. AttacksarXiv 2601.12983

    ChartAttack:测试大语言模型在图表生成中对恶意提示的脆弱性

    提出 ChartAttack,用恶意提示驱动代码模型生成误导图表

    Published
    Evaluated models
    Claude-4.6-Sonnet, GPT-4o, Gemini-2.5-Flash and others20
    AbstractChartAttack 生成不改数据的误导图,降低 MLLM 与人类的图表问答准确率。

    ChartAttack 研究恶意提示能否让 MLLM 在不改数据的情况下生成误导图表,并量化这些图对其他 MLLM 和人类图表问答的影响。

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  7. DefensesarXiv 2312.06632

    用智能体控制化学科学中的 AI 风险:SciGuard 护栏与 SciMT 基准

    提出 SciGuard 外部护栏与 SciMT 基准,控制化学科学 AI 误用

    Published
    Evaluated models
    SciGuard (GPT-4), SciGuard (Gemini), SciGuard (Mixtral) and others5
    AbstractSciGuard 以外部智能体控制化学 AI 误用。

    这篇工作把化学科学 AI 的误用控制做成外部智能体,而不是改模型权重。作者担心合成规划、毒性预测和科学语言模型被用来获取有害物质信息、规避监管或传播危险知识,同时合法工业用途又不能靠一律拒绝来处理。SciGuard 由 LLM 担任中介,把原则和指南放进短期记忆,把分子库、危害库、法规和交互历史放进可检索的长期记忆,再按 Chain of Thought 调用 Chemprop、LocalRetro 等工具,或用 RAG 补法规片段,最后回答、追问或拒绝。

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