FearCaut-Qwen:激活引导改变视觉语言模型的风险判定标准
用恐惧激活转向检验视觉语言模型的隐患判定准则
- arXiv
- 2610.11986
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
- 组件视觉
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用恐惧激活转向检验视觉语言模型的隐患判定准则
提出包络采样,用少量真值标注重标定 LLM 评委以缓解奖励作弊
作者研究后训练前如何选择真值标注的查询分布,使重标定后的廉价代理更适合被优化。真奖励昂贵时,实践用 LLM judge 代替人类。若失准只发生在基座很少生成的输出上,on-policy 标注修不到这些点,随后的 KL 正则优化会把质量集中到被高估的输出。
提出统一框架评测多模态大模型的遗忘方法
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
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。
提出 Safety-Aware Pruning,缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为,并给出推理时防御 SAP。
开环审计冻结视觉语言安全分,发现其反映场景模板而非危险感知
本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型(VLM)安全评分机制的实证审计研究。
提出持久视觉记忆注入,使对抗图像经缓存在触发时操控输出
摘要论文提出 P-VMI,证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型,强调了保留状态的安全风险。
提出 World Models' Last Exam 评测视频物理一致性
提出 VeriFine,用双环协同扩展验证以实现具身推理自我改进
VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化,用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。
分析潜空间图像水印对像素扰动的内在鲁棒性上限
摘要作者称当前潜空间水印在低 FPR 下受扩张映射与分布偏移的限制。
研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器,在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号,在生成前判断多模态请求是否安全,且不修改模型参数或专家路由。
作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类:图文各自可安全,合在一起才不安全,或不安全内容只在图像里。
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。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
主张多模态安全评测应衡量可控性,并用 SAE 建立四轴画像
作者主张多模态安全评测在行为分类之外,单独报告可控性画像,而不是把检测准确当成控制证据。
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调,补齐视觉定位输出的拒答缺口
摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层,提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力,表征分析揭示了对齐机制。
提出 TRACER,从权重差识别扩散模型被擦除概念
TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别:提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆,只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表,但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。
提出 PLW,用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
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。
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
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。
提出 RubricArmor,用攻击–修复循环生成抗奖励作弊的评分准则
提出 Geodesic Unlearning,沿测地线编辑权重以提升缺模态鲁棒性
这项工作讨论多模态模型在部署时整段缺一个模态的性能下降,并把校正写成训练后的子空间编辑。