防御arXiv 2610.09793
用时序逻辑监控工具 Agent
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
摘要形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
全部论文
另有 232 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 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。
- 攻击arXiv 2610.08331
STCA：研究者提出针对自动驾驶视频 VLM 的时空一致性对抗攻击
提出 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
- arXiv
- 2610.08331
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 无盒（离线迁移）
- 被测模型
- Video-LLaVA-7B、Qwen2.5-VL-7B、Dolphins
- 评测与基准arXiv 2610.07939
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
- arXiv
- 2610.07939
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- C2P-CLIP、ForgeLens、D3-Im 等 10 个
摘要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。
- 攻击arXiv 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
- arXiv
- 2610.07323
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LeNet5、ResNet50 (CIFAR-10 standard)、ResNet50 (ImageNet standard) 等 5 个
摘要ATLAS 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。
- 评测与基准arXiv 2610.06339
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
- arXiv
- 2610.06339
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SpeechForensics、AVH-Align、(B)RAVEn
摘要BabelFake 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。
- 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。
- 分析与理论arXiv 2610.07009
研究受控拆解图像到文本越狱中图像属性的作用
固定有害指令，单轴归因图像到文本越狱的图像属性
- arXiv
- 2610.07009
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-4o、Claude Sonnet 4.5、Qwen3-VL-8B-Instruct 等 6 个
摘要固定文本的图像越狱拆解，只在 Qwen 上给出一条有界相关性归因。
- 分析与理论arXiv 2610.07005
研究审计 Qwen2-Audio 音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码层归因
遮挡审计 AdvWave-P 音频越狱的频带必要性与解码层关联
- arXiv
- 2610.07005
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2-Audio-7B-Instruct、LLaMA-Omni
摘要AdvWave-P 的八频带排序与能量相关。
这是对加性音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码器深度审计，受害模型主要是 Qwen2-Audio-7B-Instruct，不提出新攻击。
- 防御arXiv 2610.04763
UT Austin 将 SynthID 水印嵌入基因组语言模型，凭 DNA 序列和密钥追溯 AI 生成片段
把 SynthID 嵌入基因组语言模型采样，并用位置无关检测追溯生成序列
- arXiv
- 2610.04763
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Carbon-500M、GENERator-v2-eukaryote-1.2b-base
摘要两个六碱基基因组模型嵌入 SynthID 后，位置无关验证能找回水印，作者称这只是统计检测。
作者在两个六碱基基因组模型的采样里嵌入 SynthID，并让验证者在不知道起点、链和 token phase 时做一次校正后的检出。
- 防御arXiv 2610.04235
Thrive：面向自回归 TTS 的抗重建攻击多比特语音水印框架
提出 THRIVE，为自回归 TTS 嵌入抗重建的多比特语音水印
- arXiv
- 2610.04235
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-TTS (0.6B)、Dots.tts (2B)
- 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。
- 防御arXiv 2610.02817
RMCW：基于 Reed-Muller 码的抗删除 LLM 水印方法
提出抗删除水印 RMCW，在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
- arXiv
- 2610.02817
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- OPT-1.3B、Llama-3.1-8B-Instruct
- 防御arXiv 2610.00780
TAILOR：面向图像水印的组合方案定制框架
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
- arXiv
- 2610.00780
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击arXiv 2609.38899
SceneJail：利用视频场景上下文越狱多模态大模型
提出 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
- arXiv
- 2609.38899
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen2.5-VL-7B-Instruct、Qwen2.5-VL-32B-Instruct、Qwen3-VL-8B-Instruct 等 8 个
- 防御arXiv 2609.37837
Intent-Privilege OPSD：让视觉语言模型在隐式风险下兼顾安全与有用
提出 Intent-Privilege OPSD，蒸馏证据化意图以对齐视觉语言模型的安全与有用
- arXiv
- 2609.37837
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-VL-4B-Instruct、LLaVA-1.5-7B
摘要证据化意图只在训练时使用，单次蒸馏同时提高联合成功并降低数据与训练时间。
Intent-Privilege OPSD 针对视觉语言模型的跨模态隐式风险，把安全与有用性放进同一个训练目标，并要求部署时不再看意图。图像和文本可以各自无害、合在一起才有风险。
- 防御arXiv 2609.36562
ThinkingGuard：通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
- arXiv
- 2609.36562
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ThinkingGuard（Qwen3-VL-8B-Instruct）
摘要TriggerBench 隔离触发条件，ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
- 防御arXiv 2609.36372
TTMark：超越单 token 熵的成对无失真水印
提出成对无失真水印 TTMARK，增强低熵下的机器文本检测
- arXiv
- 2609.36372
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama3.2-3B-Instruct、Mistral-v0.3-7B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
摘要TTMARK 用水印化相邻 token 对利用条件熵，在多种无失真方案上提高检测并保持生成质量。
TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印：对相邻 token 的联合分布重加权，而不是逐 token 独立重加权。
- 防御arXiv 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
- arXiv
- 2609.34744
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SNW
摘要SNW 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。
- 分析与理论arXiv 2609.33898
研究揭示训练效率与模型脆弱性的权衡：高效训练更易受对抗与隐私攻击
比较高效与高成本训练的对抗和隐私脆弱性并分析损失几何
- arXiv
- 2609.33898
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-18、Swin Transformer、Qwen2.5-Math-7B-Instruct 等 7 个
- 攻击提取与窃取
摘要效用匹配下，三种高效训练都伴随更高的隐私与对抗脆弱性及更尖的损失几何。
作者在视觉分类和数学推理语言模型上，检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时，安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集，并用预训练微调对照从头训练。