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Oct 12 · Monday

All papers

Found 10 papers
Filter3

Attack type

Jailbreaks3

Defense type

Model hardening10Inference-time intervention7Detection and filtering5Watermarking and provenance5

Impact

Harmful content3

System type

Models and APIs10

Attacker access

White-box3

Attack surface / entry point

User input4

Layer

Model layer3Training and data layer7

System component

Guardrails and judges11Reasoning chains11Fine-tuning and open weights18Vision12Audio5Image generation5Multimodal22
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Defense type：Model hardeningSystem component：AudioSystem component：Image generationClear all

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  1. DefensesarXiv 2610.05401

    AVCE：面向扩散模型可验证概念擦除的审计感知遗忘框架

    提出审计感知遗忘框架 AVCE，从文本与视觉通路擦除扩散模型概念

    arXiv
    2610.05401
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    Models and APIs
    Attacker
    White-box, Black-box
    Evaluated models
    Stable Diffusion XL (SDXL), Stable Diffusion v1.5 (SD v1.5), Flux 1.0
    AbstractAVCE 在审计锚点上改两条注意力通路。

    AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法，要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计，而不只是挡住对抗提示词。

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  2. DefensesarXiv 2610.03980

    FADE：面向视频扩散模型的帧感知多概念擦除框架

    提出 FADE，对文生视频模型做帧感知多概念擦除

    arXiv
    2610.03980
    Published
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    Setting
    Models and APIs
    Evaluated models
    Wan2.1-T2V-1.3B, Wan2.1-T2V-14B, CogVideoX-2B and others4
    AbstractFADE 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。

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  3. DefensesarXiv 2610.02967

    用偏好奖励与评分标准奖励组合后训练前沿文生图模型

    组合偏好奖励与评分标准奖励后训练文生图模型以抑制奖励作弊

    arXiv
    2610.02967
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    Models and APIs
    Evaluated models
    FLUX.2-dev, Ideogram-4
    Abstract组合奖励后训练 FLUX.2-dev 与 Ideogram-4，并报告高于基座的胜率与 Elo。

    作者给出一套开放域文生图后训练配方：把人类偏好奖励和 prompt 条件的 rubric 奖励合在一起，而不是换一个新优化器。问题是单一奖励盖不住用户意图。偏好模型能看整体观感，但对“是否实现每个要求”这类稀疏属性不敏感。

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  4. DefensesarXiv 2609.36099

    通过逆向蒸馏实现数据遗忘（IDU）

    提出 IDU，在无保留样本时蒸馏单步生成器并抑制遗忘子集

    arXiv
    2609.36099
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    Models and APIs
    Evaluated models
    IDU one-step generator
    AbstractIDU 同时做单步蒸馏和数据遗忘，在 MNIST 与 CIFAR-10 上压低遗忘类生成率。

    IDU 面向无条件 flow 与 score-based 教师，在蒸馏成单步生成器的同时做数据遗忘。

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  9. DefensesarXiv 2609.12623

    SteerDuplex：可操控的全双工语音对话模型

    提出 SteerDuplex，用监督微调与两阶段强化学习提升全双工语音对话可控性

    arXiv
    2609.12623
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    Models and APIs
    Evaluated models
    SteerDuplex-SFT, SteerDuplex-RL
    AbstractSteerDuplex 用 SFT 提升语音可控，用两阶段 RL 改时序，并记录奖励黑客。

    SteerDuplex 是基于 Moshi 的全双工语音模型，目标是在保留轮替、打断和一般任务能力的同时，按用户指令改变内容与发声。

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  10. DefensesarXiv 2608.18607

    VA-Judger：面向联合视频-音频生成的人类偏好反馈奖励建模

    提出 VA-Judger，用人类偏好训练联合音视频奖励模型

    arXiv
    2608.18607
    Published
    Layer
    Training and data layer
    Setting
    Models and APIs
    Evaluated models
    VA-Judger, LTX-2 + VA-Judger
    AbstractVA-Judger 用易到难的人类偏好学习做联合音视频奖励，并用于 LTX-2 后训练。

    VA-Judger 是面向联合音视频生成的思维链全模态奖励模型，用来替代由分维度专家指标拼成的强化学习奖励。

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