防御arXiv 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
- arXiv
- 2610.05870
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 白盒
摘要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。
- 攻击arXiv 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
- arXiv
- 2610.03166
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Stable Signature、YU1、HiDDeN 等 4 个
摘要LiBRA 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。
- 攻击arXiv 2610.01365
ReGap：无需真实隐私数据即可通过微调重新提取模型隐私关联
提出 ReGap，用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
- arXiv
- 2610.01365
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-2 Small、GPT-2 Medium、GPT-2 Large 等 6 个
摘要提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap，实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联，突显后适应隐私风险。
- 防御arXiv 2609.39866
研究者提出梯度封堵实现 LLM 发布前的预防性遗忘
提出 GSU 在发布前封堵敏感门梯度，抵抗下游微调获取禁止能力
- arXiv
- 2609.39866
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.2-1B、Llama-3.2-3B、Llama-3.1-8B 等 7 个
摘要GSU 在发布前封堵 SiLU 门的获取梯度，并在 TOFU 与 WMDP 上降低下游微调得分。
Gradient-Sealed Unlearning（GSU）是一种发布前的 preemptive unlearning：不删除模型里已经有的能力，而是让指定禁止域能力更难被发布后的微调获取。
- 防御arXiv 2609.38909
Purdue 提出 Pact：将欺骗作为行为遗忘
提出 PACT，遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解
- arXiv
- 2609.38909
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、QwQ-32B
摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为，提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
- 防御arXiv 2610.00320
研究显示少样本微调可绕过安全层局部冻结与修复防御
检验层冻结与奇异方向截断能否挡住少样本有害微调
- arXiv
- 2610.00320
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO、OLMo-2-1124-7B-Instruct 等 10 个
摘要定位与恢复可以复现，但知情攻击能把损伤移出冻结带，并打败跨检查点的截断修复。
这篇工作检验：把拒答定位到某些层或更新方向之后，能不能在攻击者知情时还守住拒答。。
- 防御arXiv 2609.29287
AEGIS：用内部信号在中间层拦截大型音频语言模型越狱
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
- arXiv
- 2609.29287
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Qwen2-Audio-7B、VITA-1.5、Ultravox v0.5 等 6 个
- 防御arXiv 2609.27378
PALS：面向全双工语音对话模型对抗鲁棒性的心理声学对齐潜空间平滑
提出 PALS，用潜空间平滑防御全双工语音对话的对抗扰动
- arXiv
- 2609.27378
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Moshi-style agent
- 防御arXiv 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
- arXiv
- 2609.23596
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- MobileFaceNet (MobileFace)、ResNet (ResNet-152, IR-SE)、RepVGG 等 7 个
摘要BoundStyle 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。
- 防御arXiv 2609.14258
SPARK：在 KV 记忆层对齐表征以防御视觉语言模型越狱
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
- arXiv
- 2609.14258
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- LLaVA-OneVision-7B、Chameleon-7B、Qwen2-VL-7B 等 4 个
- 防御arXiv 2609.02293
SEAL：通过共享专家对齐强化 MoE 全局安全
提出 SEAL，在 MoE 共享专家上做 DPO-LoRA 对齐以抵御越狱与权重篡改
- arXiv
- 2609.02293
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen1.5-MoE-A2.7B、DeepSeekMoE-16B、GLM-4.7-Flash 等 4 个
摘要SEAL 把 DPO-LoRA 限制在混合 MoE 共享专家上，SEAL++再保护已有安全神经元方向。
SEAL是面向混合 MoE 的训练时防御：只对齐始终执行的共享专家，使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。
- 攻击arXiv 2609.05525
DIVA：针对离散扩散视觉语言模型的跨步条件传播视觉越狱
提出 DIVA，利用跨步条件传播对离散扩散视觉语言模型实施视觉越狱
- arXiv
- 2609.05525
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- LLaDA-V、MMaDA、LLaDA2.0-Uni
- 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。
- 防御arXiv 2608.05045
Gradient Immunity 提出 USG：在开放权重发布时阻断恶意微调梯度
提出 USG，在部分保护开源权重发布时阻断有害微调梯度
- arXiv
- 2608.05045
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Qwen3-14B（表中作 Qwen-14B）、Llama-3.1-8B（表中作 Llama-8B）
摘要USG 在 PPOW 下用零空间立方层阻断有害微调梯度。
Unidirectional Safety Gate 是面向 PPOW 发布设定的发布时防护：大部分权重仍可训练，一小部分安全关键组件由提供者侧加固保留，下游不必配合额外安全流程。。
- 防御arXiv 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
- arXiv
- 2607.14737
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- CLIPViT (ViT-B/16)、CLIPCNN (ResNet-50)、ALBEF 等 4 个
摘要GeoDetect 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。
- 攻击arXiv 2605.20519
CodecAttack：在音频编解码器潜空间构造对抗扰动，绕过有损压缩防御
提出 CodecAttack，在编解码器隐空间构造可穿透有损压缩的对抗音频
- arXiv
- 2605.20519
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Qwen2-Audio-7B-Instruct、Audio Flamingo 3、Qwen2.5-Omni
- 攻击arXiv 2605.07399
研究者提出 GPO-V，用全局概率优化越狱扩散视觉语言模型
提出 GPO-V，用全局概率优化的视觉扰动越狱扩散视觉语言模型
- arXiv
- 2605.07399
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaDA-V、LaViDA
摘要作者用视觉扰动改 dVLM 的全局生成概率，以绕过两类拒绝。
GPO-V 把越狱从“开头必须顺从”改成“整段去噪概率朝肯定方向走”。。
- 攻击arXiv 2505.23266
AdvOF：用对抗物体融合攻击 VLM 驱动的视觉语言导航智能体
提出 AdvOF，生成对抗物体误导视觉语言导航智能体的场景感知
- arXiv
- 2505.23266
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Lseg、Clip、ViT-L/16 等 5 个
摘要AdvOF 以多视角融合生成对抗物体。
AdvOF 是针对 VLM 驱动 VLN 服务导航的对抗物体攻击。
已经到底了