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Oct 13 · Tuesday

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  1. DefensesarXiv 2610.13733

    KVeil: First-Place Solution for the ECCV 2026 LifeGenIP Unlearnable Video Challenge

    Propose KVeil, which adds perturbations to face videos to prevent unauthorized customization from reproducing identity

    Published
    Evaluated models
    Wan2.2-TI2V-5B, HunyuanVideo-1.5, Kling 3.0 and others4

    AbstractKVeil adapts LETHE's reference-reading disruption to the challenge's two stages, ranking first on the leaderboard in both Final columns.

    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。

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  3. 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。

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  4. 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。。

    Paper analysisRead analysis
  5. MonoTM:用可解释单义特征做主题建模,超越关键词表示

    提出 MonoTM,用 SAE 单义特征估计文档主题混合并生成主题描述

    Published
    AbstractMonoTM 分开估计混合与解释主题,三套基准上二者偏好的 SAE 配置不同。

    MonoTM 是建在文档嵌入 SAE 上的可解释主题模型:混合估计用全部 SAE 特征,主题描述只用另一套配置里通过验证的语义特征。

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  6. 通过稀疏自编码器特征追踪查询扩展效果

    用 SAE 追踪稠密检索查询扩展的潜变量并用激活转向验证

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-Embedding-0.6B(Qwen-Embed), SimLM
    AbstractSAE 追踪稠密检索 QE 的潜变量,转向在四基准上比文本扩展更稳。

    作者用稀疏自编码器分析稠密检索里的查询扩展:现成检索器不微调时,拼接扩展文本往往增益有限甚至变差,而最终指标和嵌入整体偏移不足以说明内部发生了什么。

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  7. DefensesarXiv 2607.14737

    GeoDetect:面向视觉语言预训练模型的几何对抗检测方法

    提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本

    Published
    Attacker
    White-box
    Evaluated models
    CLIPViT (ViT-B/16), CLIPCNN (ResNet-50), ALBEF and others4
    AbstractGeoDetect 用几何分数检测 VLP 对抗样本。

    GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法,用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。

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  8. DefensesarXiv 2607.13336

    TC-UAP:针对图像转视频与微调定制的通用视频保护方法

    提出 TC-UAP,用身份级多帧扰动保护视频免被定制复现身份

    Published
    Evaluated models
    LTX-2.3, Wan2.2-5B
    AbstractTC-UAP 以可复用的时间一致扰动干扰两类定制共用的 VAE 隐空间。

    作者要解决的是:发布前如何给视频加不可见扰动,使片段既不能被拿去微调视频扩散模型,也不能被抽帧做 image-to-video。

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  9. Artifact-Bench:评估 MLLM 检测与诊断 AI 生成视频伪影

    提出 Artifact-Bench,评测 MLLM 检测并诊断 AI 生成视频伪影

    Published
    Evaluated models
    Gemini 3.1 Pro, Gemini 3 Flash, Qwen3-VL 8B-Instruct and others19
    AbstractArtifact-Bench 以三项任务评 MLLM 的 AIGC 伪影感知。

    Artifact-Bench 用来看 MLLM 能否发现 AI 生成视频中的伪影,并说明视频为何不真实。

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  10. VideoSTF 揭示视频大模型输出重复问题

    提出 VIDEO STF 评测视频大模型输出重复并压力测试时序扰动

    Published
    Evaluated models
    LLaVA-Video-7B-Qwen2, LLaVA-Video-7B-Qwen2-Video-Only, LLaVA-NeXT-Video-7B and others10
    AbstractVIDEO STF 把输出重复做成可测、可被时间扰动放大、并可黑盒诱导的失败。

    VIDEO STF 测量 VideoLLM 的输出重复,并把时间变换用作 black-box 诱导。

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  11. AttacksarXiv 2602.01757

    Zero2Text: Training-Free Cross-Domain Text Embedding Inversion Attack

    提出 Zero2Text,无需训练地跨域反演文本嵌入

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GTR-Base, Qwen3-Embedding-0.6B, Text-Embedding-3-small and others4
    Abstract零训练在线对齐可在未知域、无泄漏对时从黑盒 embedding 还原句子。

    Zero2Text 是一种不训练 decoder、也不使用泄漏文本–向量对的文本 embedding 反演,针对 RAG 向量库在严格黑盒、目标域未知时的还原。

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  12. DIQ-H 基准与 VGIR 框架:评估 VLM 在对抗视觉条件下的鲁棒性

    提出 DIQ-H 基准,评测 VLM 在连续退化视觉流中的幻觉残留与恢复

    Published
    Evaluated models
    LLaVA-7B-strict, InternVL2-8B-strict, Phi-3-Vision-strict and others17
    AbstractDIQ-H 用连续退化视频测幻觉延续与恢复,VIR 用不确定性过滤生成伪标注。

    DIQ-H 评测 VLM 在连续视觉退化中的幻觉、恢复和跨时间一致性。VIR 用轻量模型的不确定性过滤生成伪真值。

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