防御arXiv 2603.01544
RA-Det:利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像
提出 RA-Det,利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像
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- 2603.01544
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摘要RA-Det 把扰动下特征漂移差变成检测信号,平均 ACC 高于表中通用检测器,但不是每行最高。
RA-Det 是合成图像检测器,用扰动下的表示稳定性差异代替外观痕迹。
提出 RA-Det,利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像
RA-Det 是合成图像检测器,用扰动下的表示稳定性差异代替外观痕迹。
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。
IDU 面向无条件 flow 与 score-based 教师,在蒸馏成单步生成器的同时做数据遗忘。
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
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。
这是一篇视频生成 后训练与对齐 综述:预训练模型已有强先验,但作者认为仍不能可靠遵循意图、维持时间连贯或满足物理与安全约束。
提出 SGA-Flow-GRPO,用奖励梯度调制文生图模型的 token 级优势
提出 BadAction,通过动作触发器给交互式视频生成植入后门