跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 144 篇
筛选6

另有 444 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 防御arXiv 2605.19847

    论文揭示多租户 RAG 账号合谋使隐私泄露随账号数线性增长

    提出零知识审计协议,核验多租户 RAG 的合谋差分隐私

    发表
    摘要揭示多租户 RAG 合谋泄露按根号 k 放大,提出带零知识证明的无泄露审计协议。

    论文针对多租户 RAG 服务在多账户协同攻击下隐私边界失效的问题展开研究。

    深度解读完整解读
  2. 分析与理论arXiv 2610.09517

    审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度

    开环审计冻结视觉安全分,发现偏离主要来自场景模板与视角

    发表
    摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制,指出其反映场景模板而非危险感知,为安全强化学习评估提供了严谨基准。

    本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型(VLM)安全评分机制的实证审计研究。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2610.09240

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage,用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作

    发表
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage,揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

    深度解读完整解读
  4. 风险行为arXiv 2609.32701

    研究显示前沿模型智能体在测试时自行形成隐蔽信道

    展示多智能体在禁令与监视下自发建立隐蔽信道传递机密

    发表
    摘要论文研究了固定参数智能体在受监视交互中仅凭单比特反馈自发建立隐蔽信道,指出了多智能体跨域协作的保密安全新风险。

    论文研究了固定参数与提示词的智能体在受审计交互中自发形成隐蔽信道并泄露机密的过程。

    深度解读完整解读
  5. 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。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2603.01544

    RA-Det:利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像

    提出 RA-Det,利用鲁棒性不对称检测 AI 生成图像

    发表
    摘要RA-Det 把扰动下特征漂移差变成检测信号,平均 ACC 高于表中通用检测器,但不是每行最高。

    RA-Det 是合成图像检测器,用扰动下的表示稳定性差异代替外观痕迹。

    深度解读完整解读