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10月9日 · 周五

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  1. 评测与基准arXiv 2610.07939

    CCDF 数据集:Grok Imagine、Veo 3.1、Sora 2 伪造监控录像,十个深伪检测器基本认不出

    提出监控深伪基准 CCDF,在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别

    发表

    摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF,揭示现有检测器难以识别商用生成视频。

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  2. 防御arXiv 2610.07774收录

    研究者提出读取路由 logits 的 MoE 视觉语言模型多模态安全检测器

    AI 导读研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器,在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号,在生成前判断多模态请求是否安全,且不修改模型参数或专家路由。

    收录
    摘要读出而非操纵 router logits,可在不改模型的情况下降低两模型的组合式安全错误。

    作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类:图文各自可安全,合在一起才不安全,或不安全内容只在图像里。

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  3. 评测与基准arXiv 2610.02741

    研究系统评估循环语言模型的思维链可监控性

    系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性

    发表
    摘要加深 loop 可在部分压力测试任务降低可监测性,循环架构本身并不必然更难监测。

    这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性:加深共享层的重复次数,以及“有循环结构”本身,会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。

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  4. 防御arXiv 2608.05578

    AMS 工具通过激活分析检测语言模型的安全训练改动

    提出 AMS,用激活分离与方向相似度检测安全训练改动

    发表
    摘要AMS 按激活签名把安全改动分四类,前三类可由两级扫描覆盖,行为微调会漏。

    AMS 是面向开放权重模型、部署前使用的激活扫描器,用来看安全训练被拿掉或改写之后,激活空间里还留着什么几何痕迹。

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  5. 防御arXiv 2609.05797

    论文发现安全监控器主要拦截模型本就会拒答的请求

    评估安全监视器并提出双侧梯级微调以减少会答有害请求的漏检

    发表

    摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求,指出明确度偏差是共性原因,并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。

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  6. 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

    发表
    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。

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  7. 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
    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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  8. 其他arXiv 2610.00812

    视频生成模型的后训练与对齐综述

    综述视频生成的后训练与对齐,并汇总基准与开放挑战

    发表
    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。

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  9. 分析与理论arXiv 2609.37312

    研究:隐蔽推理必然留下信息痕迹,但思维链未必可读

    分析隐蔽推理在思维链监控下的信息足迹下界与不可读性

    发表

    摘要论文从理论与实证探明了思维链监控的边界:复杂隐蔽计算必然泄露信息足迹且需承担长度税,但该足迹可被在线加密而不可读。

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  10. 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
    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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