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10月10日 · 周六

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找到 45 篇

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  1. 评测与基准arXiv 2610.11112

    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

    发表
    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。

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  2. 攻击arXiv 2610.07723

    研究者提出答案侧后门:让模型自生成触发词绕过安全拒答

    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

    发表
    被测模型
    Llama-2-7B-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma-7B-it 等 4 个

    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。

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  3. 防御arXiv 2610.05401

    AVCE:面向扩散模型可验证概念擦除的审计感知遗忘框架

    提出审计感知遗忘框架 AVCE,从文本与视觉通路擦除扩散模型概念

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    Stable Diffusion XL (SDXL)、Stable Diffusion v1.5 (SD v1.5)、Flux 1.0
    摘要AVCE 在审计锚点上改两条注意力通路。

    AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法,要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计,而不只是挡住对抗提示词。

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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 2610.02853

    研究提出基于收缩约束状态空间模型的有界可达性与越狱检测方法

    提出收缩约束 SSM 安全头,认证嵌入扰动并检测越狱

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    ToySSMClassifier、S4 safety head
    摘要收缩给出玩具 LTI 的有界认证。

    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。。

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  6. 防御arXiv 2610.00883

    DeBERTa-ConPara:面向部署的 AI 生成文本检测,推理端 Unicode 归一化提升对抗鲁棒性

    提出推理时 Unicode 归一化的检测器,识别遭字符级扰动的 AI 生成文本

    发表
    被测模型
    microsoft/deberta-v3-large、deberta-v3-base、bert-large-cased 等 4 个
    摘要推理时归一化消除两类 Unicode 攻击,训练时归一化则会删掉对抗监督。

    DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器:DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练,推理前做确定性 Unicode 归一化,用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。

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  7. 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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  8. 攻击arXiv 2609.38253

    CollageAttack:利用跨模态对齐缺陷对 T2I 模型实施空间文本组合越狱

    提出 CollageAttack,用空间文本碎片重组越狱文生图模型

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-Image-2、Doubao-Seedream-5.0-Lite、Wan2.7-Image-Pro 等 5 个

    摘要系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞,证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。

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  9. 评测与基准arXiv 2609.36849

    研究评估 GradSafe 在多轮对话中的越狱检测脆弱性

    评测多轮对话中 GradSafe 越狱检测的可分性与脆弱性

    发表
    被测模型
    Llama 3.1 8B Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
    摘要CWS 显示不安全梯度在真实多轮流量中变弱,且随攻击族和模型而变。

    作者评估梯度越狱检测从单条提示词迁到多轮对话后还剩多少可分性,方法是用 Context Window Scanner 把 GradSafe 原封不动地套到用户轮窗口上。

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  10. 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
    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。

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  11. 分析与理论arXiv 2609.36477

    研究发现护栏模型在基座模型不确定处过度自信

    诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校

    发表
    被测模型
    Llama-Guard 7B、Llama-Guard-2 8B、Llama-Guard-3 8B 等 10 个
    摘要对抗包装使 guard 高置信漏检,而对应 base 在同一输入上常更不确定。

    诊断性分析:五个提示词分类 guard 的置信度,在清洁输入上可以较校准,在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。

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  12. 评测与基准arXiv 2609.29429

    Jev 被用于零样本检测十类对齐失败,中位 AUROC 达 0.886

    提出 RLCDAlignBench,零样本检测多种对齐失败

    发表
    被测模型
    Jev (jev-1.13.0)
    摘要一次通用问题已能给多数对齐失败排序,大的误差来自状态和标签。

    RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev,能否当作对齐失败的零样本检测器。

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  13. 防御arXiv 2609.21484

    HE-Guardrail:面向加密大模型推理的同态护栏防御越狱攻击

    提出 HE-Guardrail,在密文推理中评估越狱护栏并门控回复

    发表
    被测模型
    Llama-3-8B-Instruct、Llama Guard 3-8B
    摘要密文护栏门控 HE-LLM 回复。

    把越狱护栏装进同态加密 LLM 推理:服务器不解密,也能按安全决策决定客户端看到目标回复还是拒绝回复。

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