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Oct 12 · Monday

All papers

Found 47 papers

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  1. AttacksarXiv 2610.09027

    P-VMI:对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话

    提出持久视觉记忆注入,使对抗图像经缓存在触发时操控输出

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-8B, Qwen3-VL-8B-Instruct, Gemma-4-12B

    Abstract论文提出 P-VMI,证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型,强调了保留状态的安全风险。

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  2. CCDF 数据集:Grok Imagine、Veo 3.1、Sora 2 伪造监控录像,十个深伪检测器基本认不出

    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. AttacksarXiv 2610.07323

    ATLAS:用自适应信任域与主动学习搜索潜在对抗样本集

    提出 ATLAS 用水平集估计恢复黑盒分类器的对抗输入集合

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    LeNet5, ResNet50 (CIFAR-10 standard), ResNet50 (ImageNet standard) and others5
    AbstractATLAS 用主动水平集估计构造黑盒对抗集,作者称其集合比单点攻击更具代表性。

    ATLAS 是一个查询式 black-box 框架,用来构造诱发失败的对抗输入集合,供鲁棒性审计使用。

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  4. 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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  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. AttacksarXiv 2610.03166

    LiBRA:通过双向隐空间优化实现检测感知的图像水印去除

    提出 LiBRA,在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测

    Published
    Attacker
    White-box
    Evaluated models
    Stable Signature, YU1, HiDDeN and others4

    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。

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  7. DIBench:面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-VL(32B), Qwen3-VL(32B), GUI-Owl(32B) and others7

    Abstract论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。

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  8. 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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  9. DefensesarXiv 2609.23596

    StyleAT:用对抗训练防御人脸识别的语义攻击

    提出 BoundStyle 与 StyleAT,对抗训练防御人脸识别语义攻击

    Published
    Evaluated models
    MobileFaceNet (MobileFace), ResNet (ResNet-152, IR-SE), RepVGG and others7
    AbstractBoundStyle 用 StyleGAN3 有界潜编辑快速攻击 FR。

    StyleAT 用可调的 StyleGAN3 潜空间攻击 BoundStyle 对人脸识别做对抗训练,以抵抗一般语义编辑,并在评测中面对训练时未见的 DiffPrivate。

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