EpiReal-Bench:商用图像生成模型虚假声明红队基准
构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
- arXiv
- 2610.11112
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-Image-2、Nano Banana 2、Grok Imagen 2.0 等 4 个
摘要四款商用图像模型能把假主张画成可信证据。
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
另有 450 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
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 OTTER 词元替换越狱,绕过表面毒性审核诱导有害回答
摘要论文展示了表面毒性与恶意意图的解耦现象,通过标准 API 实现黑盒越狱测试,并提出闭环分类器加固建议。
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
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。
提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
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。
提出回答端后门,让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击,指出输入端防护存在盲区。
提出 HAL 污染审计框架并检验智能体排行榜评分器
作者给出一套测量优先审计框架,用来判断智能体排行榜上的污染主张各自需要何种证据。
提出 PyINE 基准,训练捷径跟随模型并比较监督者
PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架,PyINE-v1 是其第一次发布。
作者在可核对最终答案的数学题上,比较辩论式 RLAIF 与单人 RLAIF 的奖励黑客动态。
揭示类型化决策模型按选项标签而非定义规则作答
摘要揭示类型化决策模型被标签误导的机理,证实源于提示词渲染并给出实操建议。
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 RubricArmor,用攻击–修复循环生成抗奖励作弊的评分准则
提出 SecJev,用场景加权训练把决策模型适配为安全类型化判断
SecJev 是 0.8B 到 9B 的安全决策模型族,作者称据其所知是首个面向安全的 Jev-like 家族。
提出收缩约束 SSM 安全头,认证嵌入扰动并检测越狱
给 SSM 安全头一个收缩条件,并在越狱检测上使用收缩正则的 S4 头。。
提出 MetaRubric,以证据感知奖励缓解评分标准强化学习的虚记分
MetaRubric 针对 rubric-based RL 里的空记分:评审在准则要求的信息或动作缺失时仍给高分。
摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求,指出明确度偏差是共性原因,并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
提出 HackProbe,黑盒检测并免疫自演化中的奖励作弊
HackProbe 是挂在自演化循环上的黑盒监控器,用来发现奖励黑客并改选候选。
摘要剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER:Fair-Speech 上族群差扩大,作者建议看最差组。
提出 BioSecBench-Refusal,评测智能体生物安全拒答是否对准风险
BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。