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10月9日 · 周五

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找到 37 篇

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  1. 防御arXiv 2603.01544

    RA-Det:利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像

    提出 RA-Det,利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像

    发表
    摘要RA-Det 把扰动下特征漂移差变成检测信号,平均 ACC 高于表中通用检测器,但不是每行最高。

    RA-Det 是合成图像检测器,用扰动下的表示稳定性差异代替外观痕迹。

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  2. 防御arXiv 2608.00716

    生成图像更易被遗忘:面向合成图像检测的机器遗忘视角

    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

    发表
    摘要作者用剪枝或 LoRA 遗忘拉开生成图与自然图的特征相似度,并在多个检测基准上报告结果。

    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。

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  3. 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

    发表
    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。

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  4. 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

    发表
    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。

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  5. 防御arXiv 2604.11806

    Meerkat:跨大量 Agent 轨迹检测安全违规

    提出 Meerkat,聚类并用智能体搜索审计 Agent 轨迹库的跨轨迹违规

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要Meerkat 用聚类与智能体搜索定位跨轨迹违规,并在真实评测轨迹中找出脚手架泄题与奖励黑客。

    Meerkat 是事后审计方法,用来在智能体轨迹仓库里找出单条看不出、合在一起才违反自然语言安全属性的见证。

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  6. 防御arXiv 2609.27399

    GUARD:在 CosyVoice2 上做说话人身份遗忘以阻止重识别

    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

    发表
    摘要GUARD 用门控激活转向把退出说话人推向冒充相似度,以抑制再识别并保住音质。

    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。

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  7. 攻击arXiv 2609.01168

    CRACK:用多智能体辩论越狱多层安全过滤的 T2I 模型

    提出 CRACK,用多智能体辩论在黑盒下越狱文生图多层安全过滤

    发表
    攻击者
    黑盒
    摘要CRACK 以分层诊断的多智能体辩论搜索多层 T2I 过滤器的联合规避区域。

    CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架,用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。

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  8. 可解释性arXiv 2609.04721

    研究:拒答方向可跨架构迁移,安全工具可按写入位置重新估计

    在写入点定位拒答方向,经刚性旋转跨架构迁移并门控放大

    发表
    摘要拒答方向可经刚性旋转跨架构迁移,但必须在各架构的写入点读取。

    作者研究拒答表示是否随架构改变,结论是表示共享、读取位置随架构变。

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  9. Mole:面向前沿实验室 AI 智能体的内部威胁检测基准

    提出 MOLE 基准,评测监控器对智能体内部威胁的检出能力

    发表
    摘要MOLE 构建了智能体内部威胁检测基准,作者指出高漏检现状与推理痕迹的防御价值,并展示了监控策略优化空间。

    MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准,旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。

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  10. 攻击arXiv 2609.07216

    DIVA:利用视觉锚点对视频生成模型实施多模态越狱

    提出 DIVA,将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型

    发表
    攻击者
    黑盒
    摘要DIVA 用视觉锚点抑制语义漂移做视频越狱,并给出多条件安全基准 TI2VSafetyBench。

    DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱:用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。

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