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10月10日 · 周六

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  1. 防御arXiv 2610.09941

    OrthoPurify 用一步正交投影净化被后门污染的视觉语言模型

    提出 OrthoPurify,用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向

    发表
    被测模型
    LLaVA-1.5-7B、Qwen3-VL-8B、LLaVA-1.5-13B 等 5 个
    摘要一次投影去掉劫持方向。

    OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法,用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。

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  2. 攻击arXiv 2610.09819

    FAB 攻击:给 HuBERT/WavLM 植入后门,背景警笛声即可让下游语音任务失灵

    提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门

    发表
    被测模型
    HuBERT-base、WavLM-base

    摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。

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  3. 攻击arXiv 2610.05453

    研究者提出 Privacy-Leaking Watermarks,可在本地多模态模型中泄露对话隐私

    提出 PLW,用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像

    发表
    被测模型
    OmniGen2、BAGEL-7B

    摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印,检出随触发、模型和间隔变化。

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  4. 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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  5. 防御arXiv 2609.39548

    NDDL:用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御

    提出 NDDL,用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token

    发表
    被测模型
    Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v3.5 等 4 个
    摘要NDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移,用动态不一致检测后门并定位触发 token。

    NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御:防御者只有白盒模型访问和良性提示词,没有后门先验,需要区分后门提示词并找出触发 token。

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  6. 评测与基准arXiv 2609.35912

    MMSkillRisk:多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作

    提出 MMSkillRisk 基准,评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作

    发表
    被测模型
    GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6、Kimi-K3 等 6 个

    摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击,揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。

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  7. 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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  8. 攻击arXiv 2609.07048

    FreqDoor:面向视觉语言模型的频域后门攻击

    提出 FreqDoor,在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门

    发表
    被测模型
    BLIP-2 (opt-2.7b)、InstructBLIP (flan-t5-xl)、LLaVA (interleave-qwen)
    摘要FreqDoor 用频域振幅混合给三款 VLM 植入仅视觉的训练时后门。

    FreqDoor 是针对生成式 VLM 的仅视觉、训练时后门:在频域混合触发源振幅、保留干净图像相位,使触发在空间上分散。

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  9. 防御arXiv 2609.06346

    面向后门攻击下持续学习的鲁棒动态扩展:净化与选择性恢复

    提出 BPP、GDBRO 与 RFCBES,在持续学习中净化并选择性恢复后门样本

    发表
    摘要用净化、梯度筛选恢复和鲁棒原型路由,把动态扩展持续学习接到任务级后门防御上。

    面向 CLUBA 的鲁棒动态扩展防御:每个增量任务都可能含少量后门样本,模型只能看到当前任务数据,却要同时少遗忘、学得会、还不记住触发。

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  10. 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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  11. 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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  12. 评测与基准arXiv 2511.18921

    BackdoorVLM:面向视觉语言模型后门攻击与防御的基准

    提出 BackdoorVLM 基准,评测视觉语言模型微调中的后门攻击与防御

    发表
    被测模型
    LLaVA-1.5-7B、Qwen2.5-VL-7B
    摘要BackdoorVLM 统一评测 VLM 后门与防御:含文本触发在低投毒率下更易激活,现有防御跨类型不稳定。

    BackdoorVLM 是作者提出的 VLM 后门攻击与防御评测基准,作者称它是首个此类综合基准。

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