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Oct 13 · Tuesday

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  1. AttacksarXiv 2610.05601

    Tracer 框架可从遗忘后的扩散模型中识别被擦除概念

    提出 TRACER,从权重差识别扩散模型被擦除概念

    Published
    Attacker
    White-box
    Evaluated models
    Stable Diffusion v1.5, Stable Diffusion 3, FLUX.1 and others5
    AbstractTRACER 用权重足迹识别未披露擦除概念并估计个数,作者称数秒内完成且准确率高于对照。

    TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别:提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆,只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表,但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。

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  2. DefensesarXiv 2609.23586

    VidMark:面向视频生成模型知识产权保护的高效水印方案

    提出 VidMark 水印方案,核验视频生成模型的输出来源与所有权

    Published
    Evaluated models
    Stable Video Diffusion (SVD), Open-Sora, Wan
    AbstractVidMark 加解码器引导微调,把模型签名写入 VGM 输出并用于两项核验。

    Huang 等人提出一套面向视频生成模型的生成内嵌水印方案,用来同时判断一条视频是否来自受保护模型,以及一个嫌疑模型是否为该模型的拷贝。

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  3. DefensesarXiv 2609.03629

    EraseSAE:用稀疏自编码器在文生视频扩散模型中实现精准概念擦除

    提出 EraseSAE,在文生视频模型中局部擦除指定概念

    Published
    Evaluated models
    CogVideoX-5B, HunyuanVideo, Flux.1 [dev]
    AbstractEraseSAE 用单义特征局部擦除。

    EraseSAE 把 SAE 用于 DiT 文生视频模型的概念擦除。作者要解决的是:全局改权重或表面负提示对不齐细粒度、分布式的概念,而且会改到无关时空区域。

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  4. 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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  5. AttacksarXiv 2508.06837

    Prometheus:针对文生图扩散模型的免训练提示词窃取攻击

    提出 Prometheus,从展示图反推文生图模型的在售提示词

    Published
    Evaluated models
    Midjourney, Leonardo.ai, DALL·E and others4
    Abstract训练无关的 proxy 搜索攻击。

    Prometheus 是针对文生图市场 showcase 的训练无关提示词窃取:攻击者看不到在售文本,只用本地开源 proxy 恢复 subject 和 modifier,并希望换 subject 后风格仍在。

    Paper analysisRead analysis
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