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10月10日 · 周六

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  1. 防御arXiv 2610.03980

    FADE:面向视频扩散模型的帧感知多概念擦除框架

    提出 FADE,对文生视频模型做帧感知多概念擦除

    发表
    被测模型
    Wan2.1-T2V-1.3B、Wan2.1-T2V-14B、CogVideoX-2B 等 4 个
    摘要FADE 用闭式编辑、帧感知适配器和软路由,在单骨干上擦除多概念并压低逐帧残差。

    FADE 是面向文生视频扩散 Transformer 的多概念遗忘方法,用来抑制指定物体、画风、裸体、暴力、仇恨和名人身份,并尽量保持其他生成。作者要处理两件事。与帧无关的抑制会让概念在少数帧重现,片段均值会掩盖这一失败。

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  2. 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
    被测模型
    CosyVoice2-0.5B、F5-TTS、FireRedTTS
    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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  3. 防御arXiv 2609.03629

    EraseSAE:用稀疏自编码器在文生视频扩散模型中实现精准概念擦除

    提出 EraseSAE,在文生视频模型中局部擦除指定概念

    发表
    被测模型
    CogVideoX-5B、HunyuanVideo、Flux.1 [dev]
    摘要EraseSAE 用单义特征局部擦除。

    EraseSAE 把 SAE 用于 DiT 文生视频模型的概念擦除。作者要解决的是:全局改权重或表面负提示对不齐细粒度、分布式的概念,而且会改到无关时空区域。

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  4. 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
    被测模型
    DINOv2 ViT-S/14、DINOv2 ViT-B/14、DINOv2 ViT-L/14 等 9 个
    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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  5. 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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  6. 防御arXiv 2312.06632

    用智能体控制化学科学中的 AI 风险:SciGuard 护栏与 SciMT 基准

    提出 SciGuard 外部护栏与 SciMT 基准,控制化学科学 AI 误用

    发表
    被测模型
    SciGuard (GPT-4)、SciGuard (Gemini)、SciGuard (Mixtral) 等 5 个
    摘要SciGuard 以外部智能体控制化学 AI 误用。

    这篇工作把化学科学 AI 的误用控制做成外部智能体,而不是改模型权重。作者担心合成规划、毒性预测和科学语言模型被用来获取有害物质信息、规避监管或传播危险知识,同时合法工业用途又不能靠一律拒绝来处理。SciGuard 由 LLM 担任中介,把原则和指南放进短期记忆,把分子库、危害库、法规和交互历史放进可检索的长期记忆,再按 Chain of Thought 调用 Chemprop、LocalRetro 等工具,或用 RAG 补法规片段,最后回答、追问或拒绝。

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