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Oct 12 · Monday
All papers Found 58 papers Another 233 papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
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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.
Proposes digital lock compilation, encrypting executable networks into host weights to hide arbitrary capabilities
Published Oct 10
Evaluated models Gemma 3 270M Abstract The authors use a digital lock to hide an executable capability and state that elicitation on the chemistry and parity tasks did not recover the capability.The authors construct a class of backdoors that encrypt an executable network into the weights, used to discuss the limits of white-box elicitation audits under supply chain attacks.
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.
提出零空间激活引导 Nullify，免训练擦除指定记忆并保持效用
Published Oct 8
Evaluated models Llama-2-7B-chat-hf , Qwen3-8B 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。
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
Published Oct 5
Evaluated models SpeechForensics , AVH-Align , (B)RAVEn Abstract BabelFake 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。
提出只改 SAE 解码器的后门，在冻结语言模型上植入代码插入
Published Oct 5
Evaluated models Gemma 3 4B Instruct , Qwen3 1.7B , Llama 3.1 8B Instruct Abstract 只改解码器的 SAE 可带上代码插入后门，且若干常规质量指标变化不大。只改 SAE 解码器、冻结编码器与语言模型，即可把代码插入行为放进推理时的辅助组件。作者把这视为 SAE 供应链问题：checkpoint 一旦替换某一层激活，就参与后续计算，而不只是解释工具。
提出 TRACER，从权重差识别扩散模型被擦除概念
Published Oct 5
Evaluated models Stable Diffusion v1.5 , Stable Diffusion 3 , FLUX.1 and others5 Abstract TRACER 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。
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 UnAct，仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别
Published Oct 3
Evaluated models ResNet-18 , ViT-B/16 Abstract UnAct 用前向激活做类别遗忘。UnAct 是一种事后类别遗忘：删除请求可以只有少量该类图像，且没有标签和保留数据。它不用梯度，只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。
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 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。
提出基准 OLMo-Detect 评测 LLM 成员推断
Published Oct 2
Evaluated models OLMo 2 1B , OLMo 2 7B , OLMo 2 13B and others9 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 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 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 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
Published Sep 30
Evaluated models Stable Diffusion v1.5 , Stable Diffusion XL , Stable Diffusion v3.5 and others4 Abstract NDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移，用动态不一致检测后门并定位触发 token。NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。
提出 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
Published Sep 30
Evaluated models Gemma-3-4B-IT , Qwen3-4B-Instruct-2507 , Gemma-3-12B-IT Abstract NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门，并保住拒绝子空间。
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。
提出用扰动蒸馏本地代理并离线过滤来提取黑盒模型凭据
Published Sep 29
Evaluated models DeepSeek-Coder-7B , LLaMA-3-8B , Qwen2.5-Coder-7B and others6 Abstract 论文提出扰动蒸馏与离线过滤两阶段框架，实现了 output-only 访问下延迟降低的黑盒大模型 API key 提取。
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。