DITTO:通过知识蒸馏伪造水印 LLM 的作者归属
提出 DITTO 框架,蒸馏提取水印信号并注入外部模型以伪造归属
- arXiv
- 2510.10987
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Llama3.1-8B、Llama3.2-3B、GPT-OSS 20B 等 4 个
- 攻击检测规避
摘要论文针对大模型水印归属假设的脆弱性,提出黑盒仿冒攻击 DITTO,实现跨架构和采样方案的高检测率与低困惑度仿冒。
另有 455 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 DITTO 框架,蒸馏提取水印信号并注入外部模型以伪造归属
摘要论文针对大模型水印归属假设的脆弱性,提出黑盒仿冒攻击 DITTO,实现跨架构和采样方案的高检测率与低困惑度仿冒。
提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。
提出 UnAct,仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别
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。
提出 Staged Decoding 与指令跟随训练,减少推理轨迹隐私泄露
本文把大推理模型的隐私问题做成轨迹可控性:隐私指令是指令,轨迹不跟随就会把敏感上下文写进可被提示注入导出的文本。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准,重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
提出 LiBRA,在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
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。
提出抗删除水印 RMCW,在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
提出基准 OLMo-Detect 评测 LLM 成员推断
提出 UNTAG,绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估:信号可以在解码期注入,也可以写进权重,但攻击者若能改输出或改已发布权重,检测可以失效。
提出 EXE-Bench 比较 Windows 恶意软件检测器的可用性权衡
EXE-Bench 用同一设置给 AI Windows 恶意软件检测器做四指标排序,而不是只比一次测试集准确率。。
提出 aiXamine 黑盒基准,统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡
aiXamine 是一套黑盒评测协议,用来在同一条件下比较 LLM 的 safety、security 与 privacy,而不是再产出一个能力分。
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
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。
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
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。
提出 TAILOR,按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
提出 GUARD,在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘,使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
提出 SCALPEL,用对比 SAE 在表征层选择性遗忘特定事实
SCALPEL 是不改基座权重的表征层遗忘方法,面向与保留数据重叠的窄目标。
提出 Skill-as-API,防止协作通道泄露 skill 代码与系统提示词
Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议,用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁:经通道或命名空间抽取专有方法,用注入让被调用模型输出系统提示词,以及协作结束后权限继续保留。
提出能力洗钱攻击,让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力
摘要作者提出了能力洗钱攻击,发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距,指出需建立跨会话防御。