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Oct 12 · Monday

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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. 超越线性表征假设:KANSteer 用非线性激活引导文本到图像模型

    提出 KANSteer,用非线性激活引导拟合文生图有序概念轨迹

    Published
    Evaluated models
    FLUX.1-schnell, FLUX.1-dev
    AbstractKANSteer 用曲线替代固定方向。

    KANSteer 研究文生图扩散模型里,有序视觉概念能否沿单一激活方向被遍历,并改用一维曲线做 steering。

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  3. DefensesarXiv 2610.01969

    RASteer:面向扩散模型概念擦除的保留感知激活引导方法

    提出 RASteer,推理时按保留子空间校正激活以擦除文生图目标概念

    Published
    Evaluated models
    Stable Diffusion v1.4, Stable Diffusion v1.5, Stable Diffusion v2.1 and others4
    AbstractRASteer 用保留子空间校正擦除方向,在固定权重下同时压低目标并保住保留概念。

    Retain-aware Activation Steering(RASteer) 是一种不改权重的推理时概念擦除方法,用于文生图扩散模型去掉指定概念并减少对保留概念的误伤。

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  4. 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。

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  5. D-Scope:用稀疏自编码器分解与操控扩散 Transformer

    提出 D-Scope,用视觉质心检索 SAE 解码方向并转向扩散生成

    Published
    Evaluated models
    SANA-Sprint, Nitro-1-PixArt, SANA teacher and others4
    AbstractD-Scope 用视觉质心检索单个 SAE 方向做掩码转向,对比检索提高区域增益但不一致改善保持。

    D-Scope把扩散 Transformer 中 SAE 特征的高激活图像块,接到文本查询驱动的单方向生成干预上。

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  6. DefensesarXiv 2609.39548

    NDDL:用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御

    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
    Evaluated models
    Stable Diffusion v1.5, Stable Diffusion XL, Stable Diffusion v3.5 and others4
    AbstractNDDL 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。

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  7. FAME:用反事实推理评测自主智能体的虚假记忆

    提出 FAME,用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆

    Published
    Evaluated models
    Llama-3B
    AbstractFAME 用反事实引起的隐状态概念漂移,在出答案前区分忠实记忆与虚假记忆。

    FAME 是一个免训练的评测框架,用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。

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  8. DefensesarXiv 2610.00348

    NEEDLE:通过权重正交化移除 LLM 后门

    提出 NEEDLE,用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门

    Published
    Evaluated models
    Gemma-3-4B-IT, Qwen3-4B-Instruct-2507, Gemma-3-12B-IT

    AbstractNEEDLE 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。

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  9. 窄域多模态微调可诱发涌现性失配,覆盖 15 个视觉语言模型

    证明无显式危害的图文窄微调可诱发跨任务涌现未对齐

    Published
    Evaluated models
    GPT-4o, GPT-4.1, Gemini 2.5 and others15
    Abstract证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变,揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。

    论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。

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  10. 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。

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  11. 大型推理模型的效率与安全困境:量化与剪枝如何影响越狱鲁棒性

    分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响

    Published
    Evaluated models
    QwQ-32B, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
    Abstract效率压缩常使 LRM 越狱 HR 下降,作者将其归因于推理退化而非对齐增强。

    作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。

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  12. 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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  13. 解读文本到图像扩散模型中的对象依赖概念脆弱性

    用逐步 SAE 诊断文生图概念脆性,并推理时向类原型插值

    Published
    Evaluated models
    SD 1.5, SD 3.5, SDXL and others5
    Abstract逐步 SAE 诊断物体依赖的概念脆性,早期向类原型插值可在五骨干上提高风格与属性指标。

    作者用逐步稀疏自编码器审计文生图扩散模型里随物体变化的概念脆性,并用推理时原型插值检验该诊断。。

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