防御arXiv 2610.05637
研究显示 VLM 视觉定位输出的拒答率按危害领域平均低 31 至 59 个百分点
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调，补齐视觉定位输出的拒答缺口
- arXiv
- 2610.05637
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.5 Flash、Molmo2-8B 等 5 个
摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层，提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力，表征分析揭示了对齐机制。
- 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。
- 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 2609.37837
Intent-Privilege OPSD：让视觉语言模型在隐式风险下兼顾安全与有用
提出 Intent-Privilege OPSD，蒸馏证据化意图以对齐视觉语言模型的安全与有用
- arXiv
- 2609.37837
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-VL-4B-Instruct、LLaVA-1.5-7B
摘要证据化意图只在训练时使用，单次蒸馏同时提高联合成功并降低数据与训练时间。
Intent-Privilege OPSD 针对视觉语言模型的跨模态隐式风险，把安全与有用性放进同一个训练目标，并要求部署时不再看意图。图像和文本可以各自无害、合在一起才有风险。
- 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
- 攻击arXiv 2609.07048
FreqDoor：面向视觉语言模型的频域后门攻击
提出 FreqDoor，在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门
- arXiv
- 2609.07048
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- BLIP-2 (opt-2.7b)、InstructBLIP (flan-t5-xl)、LLaVA (interleave-qwen)
摘要FreqDoor 用频域振幅混合给三款 VLM 植入仅视觉的训练时后门。
FreqDoor 是针对生成式 VLM 的仅视觉、训练时后门：在频域混合触发源振幅、保留干净图像相位，使触发在空间上分散。
- 防御arXiv 2608.24354
RACER：面向多模态大模型后门的区域感知一致性修复框架
提出 RACER，用区域感知一致性对抗微调去除多模态大模型后门
- arXiv
- 2608.24354
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B、Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B
已经到底了