Skip to content

Translation in progress Some entries still include text in the original language.

Oct 12 · Monday

All papers

Found 59 papers

Another 232papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.

  1. 研究:去除有害信息不足以证明开源权重模型的抗篡改能力

    论证发布时互信息不能认证开源权重抗微调恢复

    Published
    Evaluated models
    EleutherAI/deep-ignorance-e2e-strong-filter, EleutherAI/deep-ignorance-unfiltered, Google BERT-Tiny and others6
    Abstract作者称零信息仍可一步恢复,表观抗微调可来自参数化。

    作者研究开源权重模型的篡改抵抗:发布时的互信息是否足以保证微调恢复很慢。

    Paper analysisRead analysis
  2. CCDF dataset: Grok Imagine, Veo 3.1, Sora 2 forge surveillance footage, ten deepfake detectors basically cannot recognize it

    提出监控深伪基准 CCDF,在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别

    Published
    Evaluated models
    C2P-CLIP, ForgeLens, D3-Im and others10

    Abstract提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF,揭示现有检测器难以识别商用生成视频。

    Paper analysisRead analysis
  3. TRACE:仅凭 checkpoint 更新审计大语言模型有害目标

    提出 TRACE,仅凭检查点更新审计有害合规微调目标

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3, Qwen3-8B and others6
    Abstract作者称有害合规 SFT 在检查点更新中留下可排序坐标,并据此做只读权重审计。

    作者在检查点更新里寻找有害合规 SFT 的目标组成,并把读数做成不查询模型、不看未知训练数据的审计分 TRACE。

    Paper analysisRead analysis
  4. 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
  5. BabelFake:面向多语言音视频 DeepFake 检测的基准数据集

    构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器

    Published
    Evaluated models
    SpeechForensics, AVH-Align, (B)RAVEn
    AbstractBabelFake 为五语同意采集基准。

    BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准,用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。

    Paper analysisRead analysis
  6. AttacksarXiv 2610.05894

    研究者提出闭环偏见注入攻击

    提出闭环激活引导,在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见

    Published
    Attacker
    Gray-box
    Evaluated models
    LLaDA-8B-Instruct, Dream-v0-Instruct-7B, LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct

    Abstract通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向,证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。

    Paper analysisRead analysis
  7. DefensesarXiv 2610.05870

    MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法

    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
    Attacker
    White-box

    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。

    Paper analysisRead analysis
  8. AttacksarXiv 2610.03166

    LiBRA:通过双向隐空间优化实现检测感知的图像水印去除

    提出 LiBRA,在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测

    Published
    Attacker
    White-box
    Evaluated models
    Stable Signature, YU1, HiDDeN and others4

    AbstractLiBRA 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。

    Paper analysisRead analysis
  9. AttacksarXiv 2610.03124

    研究提出 Untag 攻击框架,使开源大模型触发标签滥用检测机制失效

    提出 UNTAG,绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测

    Published
    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。

    Paper analysisRead analysis
  10. AttacksarXiv 2610.01062

    Kernelized Activation Steering:将激活引导推广到再生核希尔伯特空间的新框架

    提出核化激活引导 KAS,在推理时自适应转向激活以诱导越狱

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B-Instruct, Gemma-2-9B-IT, Llama-3.1-8B-Instruct and others4
    AbstractKAS 用核梯度做局部自适应转向,并在线性核下恢复 DiM。

    Kernelized Activation Steering(KAS) 把推理时的激活转向写成核空间中的优化,使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。

    Paper analysisRead analysis
  11. DefensesarXiv 2609.39866

    研究者提出梯度封堵实现 LLM 发布前的预防性遗忘

    提出 GSU 在发布前封堵敏感门梯度,抵抗下游微调获取禁止能力

    Published
    Attacker
    White-box
    Evaluated models
    Llama-3.2-1B, Llama-3.2-3B, Llama-3.1-8B and others7
    AbstractGSU 在发布前封堵 SiLU 门的获取梯度,并在 TOFU 与 WMDP 上降低下游微调得分。

    Gradient-Sealed Unlearning(GSU)是一种发布前的 preemptive unlearning:不删除模型里已经有的能力,而是让指定禁止域能力更难被发布后的微调获取。

    Paper analysisRead analysis
  12. AttacksarXiv 2609.39788

    研究:多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从

    提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.2-3B-Instruct, Qwen2.5-3B-Instruct, Gemma-3-1B-IT and others7
    Abstract潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全,奖励既能攻击也能修复。

    学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑:双智能体、三级顺序协作,以及双专家加汇总。

    Paper analysisRead analysis
  13. DefensesarXiv 2609.38909

    Purdue 提出 Pact:将欺骗作为行为遗忘

    提出 PACT,遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解

    Published
    Attacker
    White-box
    Evaluated models
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, QwQ-32B

    Abstract论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为,提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。

    Paper analysisRead analysis
  14. DefensesarXiv 2610.00320

    研究显示少样本微调可绕过安全层局部冻结与修复防御

    检验层冻结与奇异方向截断能否挡住少样本有害微调

    Published
    Attacker
    White-box
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO, OLMo-2-1124-7B-Instruct and others10
    Abstract定位与恢复可以复现,但知情攻击能把损伤移出冻结带,并打败跨检查点的截断修复。

    这篇工作检验:把拒答定位到某些层或更新方向之后,能不能在攻击者知情时还守住拒答。。

    Paper analysisRead analysis
  15. DefensesarXiv 2609.34744

    现代图像后置水印信道的优化与安全:SNW 方案

    提出带密钥的 SNW,抵御事后图像水印的身份伪造

    Published
    Evaluated models
    SNW
    AbstractSNW 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。

    Paper analysisRead analysis
  16. 研究揭示训练效率与模型脆弱性的权衡:高效训练更易受对抗与隐私攻击

    比较高效与高成本训练的对抗和隐私脆弱性并分析损失几何

    Published
    Evaluated models
    ResNet-18, Swin Transformer, Qwen2.5-Math-7B-Instruct and others7
    Abstract效用匹配下,三种高效训练都伴随更高的隐私与对抗脆弱性及更尖的损失几何。

    作者在视觉分类和数学推理语言模型上,检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时,安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集,并用预训练微调对照从头训练。

    Paper analysisRead analysis