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10月9日 · 周五

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  1. 攻击arXiv 2609.01723

    研究者提出针对微调 TTS 模型的黑盒成员推断攻击

    提出针对微调 TTS 的黑盒成员推断攻击

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    CosyVoice2、F5-TTS、XTTS-v2
    摘要黑盒 TTS 成员推断以 recitation 加分层语音表示为分数,说话人级强于记录级,DP-SGD 可压到随机附近。

    作者给出一个针对微调文本转语音模型的黑盒成员推断框架,分别审计说话人是否进入微调集,以及某一条文本–音频记录是否进入微调集。微调 TTS 以合成文本和参考语音双条件生成,既有生成模型 MIA 的单条件查询和图像/文本上的逐点比较不能直接套用。作者用 scorable extent 与 memorization elicitation 比较五种查询,认为只有 recitation(用目标转写和干净目标语音要求模型复现)同时满足两条,并把它作为主查询。

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  2. 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

    发表
    测试
    LLaVA-1.5-7B、CLIP-ViT-L/14、Llama-2 等 4 个
    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。

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  3. 评测与基准arXiv 2609.33481

    IDUnlearn-Bench:面向视觉语言模型的个体级遗忘基准

    提出 IDUnlearn-Bench,评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留

    发表
    测试
    Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
    摘要IDUnlearn-Bench 用四族探针显示:压低直接属性访问后,身份仍常能被反向查出、绑定或重构。

    IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人,而不只是答不出某条监督事实。

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已经到底了