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Oct 12 · Monday

All papers

Found 48 papers

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  1. EpiReal-Bench:商用图像生成模型虚假声明红队基准

    构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GPT-Image-2, Nano Banana 2, Grok Imagen 2.0 and others4
    Abstract四款商用图像模型能把假主张画成可信证据。

    EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。

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  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。

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  3. DefensesarXiv 2610.07570

    ProbeGuard:按共识形成过程判断弃答,识别医疗问答中的一致错误

    提出 ProbeGuard,按共识形成过程对医疗问答做选择性弃答

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-8B, Llama-3.1-8B-Instruct, HuatuoGPT-o1-8B
    AbstractProbeGuard 用共识形成过程做可认证弃权,并在全票层分开答对与答错的共识。

    ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架:基板照原样作答,弃权只看共识是怎么形成的。

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  4. 研究:智能体欺骗行为在外部显现前已可从内部表征预测

    提出基于决策前隐藏状态的检测与引导,预测并抑制智能体欺骗

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3-14B

    Abstract论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测,并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。

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  5. 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。

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  6. DefensesarXiv 2610.04412

    论文研究 LLM 数字孪生参与增强民主时的提示注入脆弱性

    提出检测、结构化与 GSPO 流程,降低共识生成的提示注入错位

    Published
    Evaluated models
    LLaMA-2 7B, LLaMA-3 8B, GPT 3.5 Turbo and others14
    Abstract三章依次做个体偏好预测、政党知识图谱审议,以及共识生成对提示注入的脆弱性与一条防御流程。

    这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文,分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。

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  7. Study finds typed decision models answer primarily based on option labels rather than definitions

    揭示类型化决策模型按选项标签而非定义规则作答

    Published
    Evaluated models
    laya-typed-decisions, laya, laya-multilingual and others9

    Abstract揭示类型化决策模型被标签误导的机理,证实源于提示词渲染并给出实操建议。

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  8. DefensesarXiv 2610.02432

    论文提出 LLM 输入扰动鲁棒性度量,并发布 ASA 攻击与 AttestMCP 防护

    提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Gemma-3-27B-Instruct, Gemma-3-4B-Instruct, Llama-3.2-3B-Instruct and others12
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  9. DefensesarXiv 2610.00883

    DeBERTa-ConPara:面向部署的 AI 生成文本检测,推理端 Unicode 归一化提升对抗鲁棒性

    提出推理时 Unicode 归一化的检测器,识别遭字符级扰动的 AI 生成文本

    Published
    Evaluated models
    microsoft/deberta-v3-large, deberta-v3-base, bert-large-cased and others4
    Abstract推理时归一化消除两类 Unicode 攻击,训练时归一化则会删掉对抗监督。

    DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器:DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练,推理前做确定性 Unicode 归一化,用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。

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  10. MIST 压力测试:无关图像会扰动 VLM 评判者标签

    提出 MIST 压力测试,检验无关图像是否扰动 VLM 评判者标签

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.2, Gemini 3.1 Flash-Lite, Gemini 3.5 Flash and others13
    Abstract有图就改标签,图的内容却不告知 judge,裁决绑定配置。

    作者用MIST问:VLM 代替人类标注时,可替代性裁决会不会被指南要求忽略的图像改写。

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  11. 研究发现护栏模型在基座模型不确定处过度自信

    诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校

    Published
    Evaluated models
    Llama-Guard 7B, Llama-Guard-2 8B, Llama-Guard-3 8B and others10
    Abstract对抗包装使 guard 高置信漏检,而对应 base 在同一输入上常更不确定。

    诊断性分析:五个提示词分类 guard 的置信度,在清洁输入上可以较校准,在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。

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  12. DefensesarXiv 2609.32720

    BiasReducer:面向奖励模型的自适应偏见缓解方法

    B IAS R EDUCER 只改奖励头,按数据集选择属性编辑。

    Published
    Evaluated models
    Skywork-Reward-V2-Qwen3-1.7B, GRM-Llama3.2-3B-rewardmodel-ft, RM-Mistral-7B and others7
    AbstractBIASREDUCER 按数据集选择奖励头编辑,五模型三基准平均提升并迁移到下游训练。

    BIASREDUCER 是一种只改线性奖励头的奖励模型编辑框架,用来降低模型对预定义表面属性的依赖,并按新数据集决定改哪些属性。

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  13. AttacksarXiv 2609.30383

    研究者提出技能级联攻击

    提出技能级联攻击,把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.4, GPT-5.4 Mini, Claude Opus 4.6 and others11

    Abstract论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险,提出自动化红队框架与基准集,指出跨技能交互存在安全防护盲区。

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  14. DefensesarXiv 2609.13601

    Mind the Gap:检测 DAO 治理中的描述-执行不匹配攻击

    提出 DEMI 检测框架,用生命周期模拟和证据映射发现 DAO 提案错配

    Published
    Evaluated models
    GPT-4o, GPT-4o-mini, GPT-4.1 and others9
    Abstract作者把 DAO 错配检测做成执行前审计层,主张逐动作证据映射与风险复核是关键。

    这是面向 DAO 治理的执行前错配检测研究:攻击者可以提交看似合理的描述,但让获批载荷执行另一种行为,投票描述并不直接约束代码。

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  15. DefensesarXiv 2609.11085

    超越求解器判定:面向自动形式化的生成式奖励模型

    提出 GenV,检测求解器判定无法区分的不忠实形式化

    Published
    Evaluated models
    GenV+HN, GenV, 27B LM (LoRA) and others13
    AbstractGenV+HN 用离线 Z3 等价标签训练无参考 Yes/No 分数,用来标记 VPU 并分配测试时计算。

    GenV+HN 针对神经符号翻译之后、求解器证书之前的对应失败:编码可以与指定参考共享求解器判定,同时并不等价。

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  16. AttacksarXiv 2609.08236

    研究:内容不变的风格包装可翻转 LLM 安全评判器的判定

    提出内容不变样式包装,翻转安全评审器的判定

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GPT-4o-mini (gpt4o), GPT-4o-mini (strongreject), DeepSeek-Chat and others7
    Abstract论文揭示特定安全评审器易受保持内容不变的外层包装诱导改变判定,并指出安全评估应将判定稳定性作为重要考量指标。

    这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。

    Paper analysisRead analysis
  17. SinoGlyphBench:中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准

    提出 SinoGlyphBench,用配对字形混淆诊断中文审核稳定性

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.4 mini, GPT-5.5, DeepSeek V4 Flash and others12
    AbstractSinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报,全文扰动最重。

    SinoGlyphBench是一个配对诊断基准,用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。

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