EpiReal-Bench:商用图像生成模型虚假声明红队基准
构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
- arXiv
- 2610.11112
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-Image-2、Nano Banana 2、Grok Imagen 2.0 等 4 个
摘要四款商用图像模型能把假主张画成可信证据。
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出 World Models' Last Exam 评测视频物理一致性
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
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。
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
提出 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
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 ControlPed 与 HazardPed,生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
用配对回放评测任务范围授权能否阻断越权工具执行
提出 OmniConfess,冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
提出 STAR-Guard 双层防御,抑制长程 Agent 遗忘跨轮安全约束
摘要揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险,构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。
提出 A2A-TIBA,经 A2A 对等任务间接注入并植入常驻回调
A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A:gray-box 攻击者已能投递任务,诱导目标部署常驻回调程序后,下令和外传不再经过智能体。
评测容器、权限规则与沙箱能否区分编译器与编码 Agent 的文件读取
作者在物理流求解器上检查一套编码智能体配置:编译器必须读本组材料与反应模型,这些字节又不得进入模型上下文或离开本机的记录。
提出 REGLLM 框架,评测受监管智能体何时作答或升级
REGLLM 是诊断有界自主的框架,示例是 UK FCA 合规智能体。作者把它做成 smoke 规模演示,而不是完整基准验证。
提出 Ajar,测量 Agent 防御对任务不需要的工具调用的放行
Ajar 量的是智能体防御留下的开放权限:任务不需要、但防御仍会允许的工具调用。
构建 APort Vault 基准,对比支付智能体模型拒答与确定性授权
提出 DIVA,将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型
DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱:用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。
提出 AV-SafetyBench 评测文生音视频模型的不安全生成
AV-SafetyBench 是面向文本生成音视频(T2AV)的安全基准:一条提示词同时规定画面和音频,评测同时看两轨以及它们的交互。作者要测的是,不安全含义不只出现在画面上:它可以主要由语音或声音承载,也可以只有两轨合起来才成立。T2VSafetyBench 不评音频,TTA-Bench 不评与画面的交互,作者认为二者都盖不住这些路径。
提出 VA-Judger,用人类偏好训练联合音视频奖励模型
VA-Judger 是面向联合音视频生成的思维链全模态奖励模型,用来替代由分维度专家指标拼成的强化学习奖励。
构建自演化基准 ActBench,评测协作智能体的行为安全
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全,揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。