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10月10日 · 周六

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  1. 防御arXiv 2610.09703

    研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制

    提出 Safety-Aware Pruning,缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LLaVA-1.5-7B
    摘要剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。

    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。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.06339

    BabelFake:面向多语言音视频 DeepFake 检测的基准数据集

    构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器

    发表
    被测模型
    SpeechForensics、AVH-Align、(B)RAVEn
    摘要BabelFake 为五语同意采集基准。

    BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准,用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。

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  3. 攻击arXiv 2610.05601

    Tracer 框架可从遗忘后的扩散模型中识别被擦除概念

    提出 TRACER,从权重差识别扩散模型被擦除概念

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion 3、FLUX.1 等 5 个
    摘要TRACER 用权重足迹识别未披露擦除概念并估计个数,作者称数秒内完成且准确率高于对照。

    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。

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  4. 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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  5. 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
    被测模型
    SNW
    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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  6. 防御arXiv 2609.27399

    GUARD:在 CosyVoice2 上做说话人身份遗忘以阻止重识别

    提出 GUARD,在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别

    发表
    被测模型
    CosyVoice2-0.5B、F5-TTS、FireRedTTS
    摘要GUARD 用门控激活转向把退出说话人推向冒充相似度,以抑制再识别并保住音质。

    GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘,使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。

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  7. 防御arXiv 2609.23586

    VidMark:面向视频生成模型知识产权保护的高效水印方案

    提出 VidMark 水印方案,核验视频生成模型的输出来源与所有权

    发表
    被测模型
    Stable Video Diffusion (SVD)、Open-Sora、Wan
    摘要VidMark 加解码器引导微调,把模型签名写入 VGM 输出并用于两项核验。

    Huang 等人提出一套面向视频生成模型的生成内嵌水印方案,用来同时判断一条视频是否来自受保护模型,以及一个嫌疑模型是否为该模型的拷贝。

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  8. 防御arXiv 2608.00716

    生成图像更易被遗忘:面向合成图像检测的机器遗忘视角

    提出机器遗忘式生成图像检测,用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图

    发表
    被测模型
    DINOv2 ViT-S/14、DINOv2 ViT-B/14、DINOv2 ViT-L/14 等 9 个
    摘要作者用剪枝或 LoRA 遗忘拉开生成图与自然图的特征相似度,并在多个检测基准上报告结果。

    这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘:原模型对两类图像损失都低,剪枝后生成图特征变得更不像原模型。

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  9. 防御arXiv 2607.14737

    GeoDetect:面向视觉语言预训练模型的几何对抗检测方法

    提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    CLIPViT (ViT-B/16)、CLIPCNN (ResNet-50)、ALBEF 等 4 个
    摘要GeoDetect 用几何分数检测 VLP 对抗样本。

    GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法,用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。

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  10. 攻击arXiv 2508.06837

    Prometheus:针对文生图扩散模型的免训练提示词窃取攻击

    提出 Prometheus,从展示图反推文生图模型的在售提示词

    发表
    被测模型
    Midjourney、Leonardo.ai、DALL·E 等 4 个
    摘要训练无关的 proxy 搜索攻击。

    Prometheus 是针对文生图市场 showcase 的训练无关提示词窃取:攻击者看不到在售文本,只用本地开源 proxy 恢复 subject 和 modifier,并希望换 subject 后风格仍在。

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已经到底了