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
- arXiv
- 2610.09703
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 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
- arXiv
- 2610.05401
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 攻击arXiv 2609.35699
论文：蒸馏防御在蒸馏后强化学习下易被攻破
提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习，攻破蒸馏防御
- arXiv
- 2609.35699
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B 等 12 个
摘要更现实的蒸馏攻击是蒸馏后再 RL。
这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型：攻击者经合法 API 收集闭源推理数据，先蒸馏自有模型，再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御，会漏掉后续 RL，从而高估防御。
- 防御arXiv 2609.15799
RAPID：面向文生图服务的实时防未授权蒸馏防御
提出 RAPID，离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器
- arXiv
- 2609.15799
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- PixArt、SSD、SDXL 等 4 个
- 攻击arXiv 2609.12909
研究者在双 T4 上复现并插桩 Tree-Ring 语义水印伪造攻击
复现 Tree-Ring 语义水印的黑盒伪造并恢复检测统计量
- arXiv
- 2609.12909
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Stable Diffusion XL base 1.0
- 攻击arXiv 2609.08213
DRIFT：通过偏转生成轨迹去除扩散模型水印的黑盒攻击
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
- arXiv
- 2609.08213
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 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
- arXiv
- 2609.01723
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 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
- arXiv
- 2608.12876
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
已经到底了