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10月9日 · 周五

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找到 16 篇

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  1. 防御arXiv 2610.05870

    MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法

    提出校准重合成方法,以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    SD2.1、SD3、SD3.5 等 10 个

    摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架,在对抗扰动下维持错误率界限,并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。

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  2. 防御arXiv 2610.01969

    RASteer:面向扩散模型概念擦除的保留感知激活引导方法

    提出 RASteer,推理时按保留子空间校正激活以擦除文生图目标概念

    发表
    测试
    Stable Diffusion v1.4、Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion v2.1 等 4 个
    摘要RASteer 用保留子空间校正擦除方向,在固定权重下同时压低目标并保住保留概念。

    Retain-aware Activation Steering(RASteer) 是一种不改权重的推理时概念擦除方法,用于文生图扩散模型去掉指定概念并减少对保留概念的误伤。

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  3. 攻击arXiv 2609.01168

    CRACK:用多智能体辩论越狱多层安全过滤的 T2I 模型

    提出 CRACK,用多智能体辩论在黑盒下越狱文生图多层安全过滤

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Stable Diffusion v1.4、SDXL、DALL·E 3 等 4 个
    摘要CRACK 以分层诊断的多智能体辩论搜索多层 T2I 过滤器的联合规避区域。

    CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架,用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。

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  4. 攻击arXiv 2609.07216

    DIVA:利用视觉锚点对视频生成模型实施多模态越狱

    提出 DIVA,将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Wan、CogVideoX、LTX-Video 等 9 个
    摘要DIVA 用视觉锚点抑制语义漂移做视频越狱,并给出多条件安全基准 TI2VSafetyBench。

    DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱:用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。

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  5. 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
    测试
    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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  6. 防御arXiv 2609.34744

    现代图像后置水印信道的优化与安全:SNW 方案

    提出带密钥的 SNW,抵御事后图像水印的身份伪造

    发表
    测试
    PixelSeal、VideoSeal、TrustMark 等 4 个
    摘要SNW 用密钥与满秩各向同性投影提高事后水印的 Shannon 容量,并对 PCA 完全安全。

    Gesny 与 Giboulot 针对生成内容追溯所依赖的多比特事后图像水印,批评端到端 DNN 方案既无容量理论、又无密钥。

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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
    测试
    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
    测试
    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. AV-SafetyBench:面向文本到音视频生成的安全基准

    提出 AV-SafetyBench 评测文生音视频模型的不安全生成

    发表
    测试
    LTX-2.3、Ovi-1.1、JavisDiT++ 等 7 个
    摘要AV-SafetyBench 用三视角评五个 T2AV 模型,显示只看视频会漏掉音频与联合风险。

    AV-SafetyBench 是面向文本生成音视频(T2AV)的安全基准:一条提示词同时规定画面和音频,评测同时看两轨以及它们的交互。作者要测的是,不安全含义不只出现在画面上:它可以主要由语音或声音承载,也可以只有两轨合起来才成立。T2VSafetyBench 不评音频,TTA-Bench 不评与画面的交互,作者认为二者都盖不住这些路径。

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