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 LGWM,用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
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
构建 MedDistract 基准,测量偶发信息对临床文书与推理的污染
提出 SkillPoison,用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式,通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。
提出 ProbeGuard,按共识形成过程对医疗问答做选择性弃答
ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架:基板照原样作答,弃权只看共识是怎么形成的。
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
作者在四个开源指令模型上,把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议,看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低,以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是:检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文,并不直接动模型内部的谄媚表征。
提出基于决策前隐藏状态的检测与引导,预测并抑制智能体欺骗
摘要论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测,并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
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。
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。
提出 MemAdapter,在检索后约束记忆对智能体推理的影响
MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架,用来处理记忆诱发谄媚。
提出 THRIVE,为自回归 TTS 嵌入抗重建的多比特语音水印
提出条件特征抑制防御,检出对抗补丁后抑制 VLA 内部特征
摘要条件抑制与 patch 相关的 SAE 特征,间歇攻击下可提高 SR,持续攻击下则不能。
提出 OmniConfess,冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
提出 TAILOR,按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
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
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。
研究视觉语言模型在协作中能否表示并说出指称不确定性
摘要指称不确定性可被引出,但很少说出来。
提出 FAME,用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆
FAME 是一个免训练的评测框架,用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。
提出 VirusCascade,劫持推荐智能体协同反思以实现定向推广