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提出 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
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 UnAct，仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别
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
提出 LiBRA，在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
AbstractLiBRA 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 TAILOR，按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
提出 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
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。
提出带密钥的 SNW，抵御事后图像水印的身份伪造
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。
提出 AEGIS，用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱
提出 GUARD，在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
提出 PALS，用潜空间平滑防御全双工语音对话的对抗扰动
提出 VidMark 水印方案，核验视频生成模型的输出来源与所有权
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。
提出 SPARK，在预填充阶段修复多模态 KV 记忆以防御视觉语言模型越狱
复现 Tree-Ring 语义水印的黑盒伪造并恢复检测统计量
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
用 SAE 定位后门触发机制并分离检测与因果控制
作者用稀疏自编码器分解 Gaperon 中无害的语言切换后门，区分识别触发的特征与真正能抑制或诱发该行为的特征。固定触发使英语提示在 Gaperon-1B 与 8B 上续写成法语或德语。
解释后验安全的权重几何脆弱性，并提出预训练持续安全共训练
Abstract论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制，并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。
提出 MROP，在发射端推理时纯化输入以抵御训练投毒后门
MROP 是 deep JSCC 无线图像传输上的推理时输入纯化，对象是矩形补丁后门。
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
提出机器遗忘式生成图像检测，用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图
这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘：原模型对两类图像损失都低，剪枝后生成图特征变得更不像原模型。