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10月10日 · 周六

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  1. 防御arXiv 2610.09703

    研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制

    提出 Safety-Aware Pruning,缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LLaVA-1.5-7B
    摘要剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。

    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。

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  2. 防御arXiv 2610.05401

    AVCE:面向扩散模型可验证概念擦除的审计感知遗忘框架

    提出审计感知遗忘框架 AVCE,从文本与视觉通路擦除扩散模型概念

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    Stable Diffusion XL (SDXL)、Stable Diffusion v1.5 (SD v1.5)、Flux 1.0
    摘要AVCE 在审计锚点上改两条注意力通路。

    AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法,要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计,而不只是挡住对抗提示词。

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  3. 攻击arXiv 2609.01723

    研究者提出针对微调 TTS 模型的黑盒成员推断攻击

    提出针对微调 TTS 的黑盒成员推断攻击

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    CosyVoice2、F5-TTS、XTTS-v2
    摘要黑盒 TTS 成员推断以 recitation 加分层语音表示为分数,说话人级强于记录级,DP-SGD 可压到随机附近。

    作者给出一个针对微调文本转语音模型的黑盒成员推断框架,分别审计说话人是否进入微调集,以及某一条文本–音频记录是否进入微调集。微调 TTS 以合成文本和参考语音双条件生成,既有生成模型 MIA 的单条件查询和图像/文本上的逐点比较不能直接套用。作者用 scorable extent 与 memorization elicitation 比较五种查询,认为只有 recitation(用目标转写和干净目标语音要求模型复现)同时满足两条,并把它作为主查询。

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  4. 防御arXiv 2608.12876

    SPARED:用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器

    提出 SPARED,用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器

    发表
    攻击者
    黑盒、白盒
    被测模型
    Qwen3.5-9B
    摘要SPARED 用防捷径的编辑对抗环训练 9B 推理检测器。

    SPARED 是一套用于可解释 AI 生成图像检测的攻防强化学习流程,报告模型是 Qwen3.5-9B 上的第三轮防御器。

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  5. 攻击arXiv 2607.01276

    研究者提出嵌入推断攻击 EIA,可在黑盒 IR 系统中识别所用嵌入模型

    提出嵌入推断攻击 EIA,在黑盒 IR 中识别所用嵌入模型

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    e5-small、e5-small-v2、e5-base 等 19 个
    摘要EIA 用无序文档集的差异从候选中识别嵌入模型,并给出 reranker 与阈值下的计数。

    EIA 是在黑盒 IR 上识别所用嵌入模型的攻击。。

    深度解读完整解读
已经到底了