防御arXiv 2610.11942
LGWM：用动作条件世界模型验证 GUI 智能体的屏幕转移
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
- arXiv
- 2610.11942
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- LGWM
- 防御arXiv 2610.09941
OrthoPurify 用一步正交投影净化被后门污染的视觉语言模型
提出 OrthoPurify，用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
- arXiv
- 2610.09941
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B、Qwen3-VL-8B、LLaVA-1.5-13B 等 5 个
摘要一次投影去掉劫持方向。
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
- 评测与基准arXiv 2610.06898
DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
- arXiv
- 2610.06898
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等 7 个
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。
- 防御arXiv 2609.15671
QPriv-VL：面向视觉语言模型的问题引导 token 裁剪隐私防御
提出 QPriv-VL，用问题引导剪枝降低分布式视觉问答的隐私泄露
- arXiv
- 2609.15671
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B、Llama-2
摘要QPriv-VL 在切层前按问题相关度与 DINOv2 敏感度剪视觉 token，作者称能在约四成 token 下兼顾准确率与四类攻击。
QPriv-VL 把问题引导的视觉 token 剪枝做成分布式 VQA 的客户端隐私防御，而不是只做集中式推理加速。
- 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
- arXiv
- 2608.05578
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Llama-3.2-1B-Instruct 等 14 个
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。
已经到底了