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Oct 12 · Monday

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  1. 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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  2. DefensesarXiv 2610.04426

    UnAct:无需梯度的定向激活干预实现类别遗忘

    提出 UnAct,仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别

    Published
    Evaluated models
    ResNet-18, ViT-B/16
    AbstractUnAct 用前向激活做类别遗忘。

    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。

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  3. 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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  4. 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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  5. 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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  6. 论文揭示 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影

    诊断 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影

    Published
    Evaluated models
    ResNet-18, ResNet-50, ViT-S/16 and others4
    Abstract一次不改权重的 BN 重校准能翻转多数方法的表面遗忘,但不改变权重里的编码器泄露。

    BN illusion 是作者对近似机器遗忘评测中一种 BatchNorm 测量伪影的命名:不改权重、只用 retain 数据重算运行统计,就可以把表面遗忘准确率翻过来。

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  7. 论文提出拒答的几何解释:事后安全训练脆弱,预训练期持续安全共训更抗攻击

    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

    Published
    Evaluated models
    Qwen-2.5-7B, Qwen-2.5-7B-Instruct, Llama-3-8B and others15

    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。

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  8. DefensesarXiv 2608.00716

    生成图像更易被遗忘:面向合成图像检测的机器遗忘视角

    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

    Published
    Evaluated models
    DINOv2 ViT-S/14, DINOv2 ViT-B/14, DINOv2 ViT-L/14 and others9
    Abstract作者用剪枝或 LoRA 遗忘拉开生成图与自然图的特征相似度,并在多个检测基准上报告结果。

    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。

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  9. 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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  10. AttacksarXiv 2606.11817

    研究:语法约束解码可越狱 LLM 生成恶意代码,并提出 CodeShield 防御

    提出 CodeSpear 越狱,借语法约束解码生成恶意代码,并给出 CodeShield 防御

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Qwen2.5-Coder-7B, Qwen2.5-Coder-32B, Qwen2.5-7B and others10

    Abstract论文发现语法约束解码会破坏自然语言安全对齐,提出 CodeSpear 越狱攻击与基于蜜罐代码对齐的 CodeShield 防御。

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  11. 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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  12. DefensesarXiv 2604.00012

    研究提出 SafeReAct:恢复后训练大模型被掩盖的安全机制

    提出 SafeReAct,用 LoRA 重激活后训练模型被掩盖的安全机制

    Published
    Evaluated models
    DeepSeek-R1-distilled LLaMA-8B, DeepSeek-R1-distilled Qwen-7B, DeepSeek-R1-distilled Qwen-14B and others9
    AbstractSafeReAct 用剪枝得到的安全表示做 LoRA 对齐,以恢复后训练模型被掩盖的拒绝行为。

    这篇工作针对后训练 LLM 的安全下降,提出表示对齐方法SafeReAct。

    Paper analysisRead analysis