攻击arXiv 2610.09819
FAB 攻击：给 HuBERT/WavLM 植入后门，背景警笛声即可让下游语音任务失灵
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
- arXiv
- 2610.09819
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- HuBERT-base、WavLM-base
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
- 攻击arXiv 2610.05453
研究者提出 Privacy-Leaking Watermarks，可在本地多模态模型中泄露对话隐私
提出 PLW，用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
- arXiv
- 2610.05453
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- OmniGen2、BAGEL-7B
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。
- 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
- arXiv
- 2610.05401
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 其他arXiv 2610.05264
面向音频深度伪造检测的任务感知联合剪枝与蒸馏框架
提出任务感知的跨域蒸馏与剪枝方法以压缩音频深度伪造检测器
- arXiv
- 2610.05264
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- XLSR-AASIST
- 组件音频
- 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
- arXiv
- 2610.03980
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 防御arXiv 2610.02967
用偏好奖励与评分标准奖励组合后训练前沿文生图模型
组合偏好奖励与评分标准奖励后训练文生图模型以抑制奖励作弊
- arXiv
- 2610.02967
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- FLUX.2-dev、Ideogram-4
摘要组合奖励后训练 FLUX.2-dev 与 Ideogram-4，并报告高于基座的胜率与 Elo。
作者给出一套开放域文生图后训练配方：把人类偏好奖励和 prompt 条件的 rubric 奖励合在一起，而不是换一个新优化器。问题是单一奖励盖不住用户意图。偏好模型能看整体观感，但对“是否实现每个要求”这类稀疏属性不敏感。
摘要综述把视频后训练分成四类对齐信号，并指出奖励、长视频、权衡和安全仍开放。
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。
- 攻击arXiv 2609.39047
BadAction：通过动作引导触发器对交互式视频生成模型实施后门攻击
提出 BadAction，通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
- arXiv
- 2609.39047
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Astra (Wan2.1-T2V-1.3B)
- 防御arXiv 2609.38645
用探针引导微调对齐模型且不损失可监控性
用持续更新的探针做微调，降低有害性并保持线性可监测性
- arXiv
- 2609.38645
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Mistral 7B Instruct v0.1、Llama 3 8B Instruct Abliterated、Qwen3-14B
摘要持续重拟合的探针可降低有害性、提高诚实性，训练后概念仍能被线性探针读出。
Probe-guided fine-tuning 把探针分数当作唯一对齐信号，用来推动 harmlessness 与 honesty，并检查训练后这些概念是否仍线性可读。
- 防御arXiv 2609.36099
通过逆向蒸馏实现数据遗忘（IDU）
提出 IDU，在无保留样本时蒸馏单步生成器并抑制遗忘子集
- arXiv
- 2609.36099
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- IDU one-step generator
摘要IDU 同时做单步蒸馏和数据遗忘，在 MNIST 与 CIFAR-10 上压低遗忘类生成率。
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。
- 评测与基准arXiv 2609.34092
机器遗忘在 ASR 中是否有效：arXiv 论文评估现有算法与评测工具
- arXiv
- 2609.34092
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- E-Branchformer
摘要梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照，复杂方法会被知情攻击认出，多说话人更差。
- 攻击arXiv 2609.33445
CSR：跨架构统一攻击概念擦除
提出跨架构攻击 CSR，用概念分数参数重学习恢复文生图被擦除概念
- arXiv
- 2609.33445
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- FLUX.1-dev、Stable Diffusion-v1.4
- 防御arXiv 2609.12623
SteerDuplex：可操控的全双工语音对话模型
提出 SteerDuplex，用监督微调与两阶段强化学习提升全双工语音对话可控性
- arXiv
- 2609.12623
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SteerDuplex-SFT、SteerDuplex-RL
摘要SteerDuplex 用 SFT 提升语音可控，用两阶段 RL 改时序，并记录奖励黑客。
SteerDuplex 是基于 Moshi 的全双工语音模型，目标是在保留轮替、打断和一般任务能力的同时，按用户指令改变内容与发声。
- 防御arXiv 2609.04665
HackProbe：面向自演化语言模型奖励作弊的黑盒检测与免疫方法
提出 HackProbe，黑盒检测并免疫自演化中的奖励作弊
- arXiv
- 2609.04665
- 发表
- 场景
- 模型与 API
摘要黑盒探针检测自演化奖励黑客，并以带宽受限重选回收真实能力。
HackProbe 是挂在自演化循环上的黑盒监控器，用来发现奖励黑客并改选候选。
- 攻击arXiv 2609.04260
GhostWord：针对自动语音识别的细粒度后门攻击
提出 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒
- arXiv
- 2609.04260
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Whisper-Small、Whisper-Medium、MMS 等 4 个
- 防御arXiv 2608.18607
VA-Judger：面向联合视频-音频生成的人类偏好反馈奖励建模
提出 VA-Judger，用人类偏好训练联合音视频奖励模型
- arXiv
- 2608.18607
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- VA-Judger、LTX-2 + VA-Judger
摘要VA-Judger 用易到难的人类偏好学习做联合音视频奖励，并用于 LTX-2 后训练。
VA-Judger 是面向联合音视频生成的思维链全模态奖励模型，用来替代由分维度专家指标拼成的强化学习奖励。
已经到底了