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10月9日 · 周五

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找到 20 篇

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  1. 分析与理论arXiv 2610.04860

    研究揭示文本水印会诱发模型幻觉,并提出两种缓解干预

    分析文本水印在 RAG 中诱发事实幻觉的机制并提出干预

    发表
    测试
    LLaMA 3.1 8B Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Qwen2.5-14B-Instruct
    摘要论文揭示了生产环境文本水印导致模型事实退化的失效模式,分析了解码机制并提出针对性干预。

    论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响,分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。

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  2. MMPIBench:多模态提示注入对六种 Agent 框架的跨框架评测

    用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama 4 Maverick、Claude Opus 4.8、GPT-5.4 等 6 个

    摘要论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响,发现模型主导行为、尝试远超完成,音频通道缺乏防护。

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  3. 评测与基准arXiv 2608.11816

    研究审计 9 个视觉语言模型:中文提示下国家立场改写率约为英文的三倍

    审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为

    发表
    测试
    Llama-3.2-11B-Vision、Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B 等 9 个
    摘要论文系统审计了 VLM 多模态审查,发现审查正从显式拒答转向隐蔽重构,且中文提示与文本先验会放大重构倾向。

    论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为,主要内容如下。

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  4. 评测与基准arXiv 2609.31342

    研究揭示过期文档投毒:RAG 检索可让模型放弃原本正确的答案

    评测 RAG 中过期文档推翻模型原本正确回答的现象

    发表
    测试
    Llama-3.1-8B、Llama-3.1-70B、GPT-4o 等 13 个
    摘要论文评测了陈旧检索推翻正确知识的中毒现象,并分析了其内部机制与防御局限。

    这篇论文是对检索增强生成(RAG)中“陈旧文档中毒”现象的实证与机理评估研究。

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  5. Counter-GEO-Bench:现有护栏难挡 GEO 虚假信息

    构建 COUNTER-GEO-BENCH,评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御

    发表
    测试
    Llama-4-Scout-17B-16E、Llama Guard 3-8B、Gemma-4-31B-IT 等 11 个

    摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准,揭示通用护栏的失效与反作用,并提出了有效的轻量对比检测基线。

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  6. 防御arXiv 2609.36562

    ThinkingGuard:通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害

    构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险

    发表
    测试
    Llama-Guard3-Vision、ThinkingGuard(Qwen3-VL-8B-Instruct)、GPT-5.1 等 9 个
    摘要TriggerBench 隔离触发条件,ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。

    这篇工作研究多模态隐式风险检测:图文各自良性,风险只在关键元素与触发元素交互时出现。

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  7. 攻击arXiv 2609.02774

    CodePoisonRAG:针对检索增强代码生成的知识投毒攻击

    提出 CodePoisonRAG,对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞

    发表
    测试
    Code Llama 13B、Qwen 3.5 9B、DeepSeek-Coder-V2 16B 等 4 个

    摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面,在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。

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  8. 防御arXiv 2609.37568

    SECRET:用源条件化中继引导缓解音视频大语言模型的幻觉

    提出训练无关的 SECRET,对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉

    发表
    测试
    VideoLLaMA2-AV-7B、Qwen2.5-Omni-7B、Qwen3-Omni-30B-A3B
    摘要SECRET 在问题状态上做源条件转向,三个 AVLLM 上减轻了跨模态接地幻觉。

    SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法,用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。

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  9. 分析与理论arXiv 2609.12841

    Trace2ATT&CK:基于图的 eBPF 内核遥测到 MITRE ATT&CK 映射方法

    提出 Trace2ATT&CK,用溯源图把内核遥测映射到 ATT&CK

    发表
    测试
    llama-3.3-70b-instruct、gpt-oss-20b、gpt-oss-120b 等 8 个
    摘要Trace2ATT&CK 把 eBPF 溯源命令图交给本地 LLM/RAG,在 Atomic Red Team 上映射 ATT&CK。

    Trace2ATT&CK 是一条从 Linux 内核遥测到 MITRE ATT&CK 排序候选的端到端流水线,面向已经划定的攻击窗口,而不是异常检测或 CTI 报告。

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  10. 可解释性arXiv 2609.08173

    基于 SAE 引导的关键路径识别(KPI)解决知识冲突

    提出 KPI,用入度定位跨层关键路径并做 SAE 转向以解决知识冲突

    发表
    测试
    Llama-3-8B、Llama-3.1-8B、Gemma-2-9B 等 4 个
    摘要KPI 以入度关键路径替代大批 SAE 特征转向,在冲突 RAG 上提高忠实并减轻副作用。

    KPI 针对知识冲突 RAG 中的 SAE 转向:相关性批量改特征会带入冗余,少量因果上关键的特征即可完成转向。

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  11. 防御arXiv 2609.36326

    PILLAR:面向增强检索的私有倒排索引词法查找

    提出 PILLAR,用私有词法预筛与客户端重排保护 RAG 查询

    发表
    测试
    Llama-3-70B、Qwen2.5-7B-Instruct、e5-base-v2 等 4 个
    摘要PILLAR 用固定模式的私有 BM25 预筛加本地嵌入重排,在两基准上换取延迟或质量。

    PILLAR 是面向公开语料的隐私 RAG:半诚实服务器学不到查询词项和访问模式,客户端仍拿到用于增强生成的 k 篇文档。

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  12. 评测与基准arXiv 2609.35922

    VoxParity 评测:语音智能体在需要听声判断时仍按文字行事

    提出 VoxParity 基准,评测语音智能体是否按音频改变工具调用

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Muse Spark 1.2、MiMo-V2.6-Pro、gemini-3.7-flash 等 15 个
    摘要VoxParity 用固定转写的音频对比和 words-only null,测量语音智能体是否按所听内容改变工具调用。

    VoxParity 测量语音智能体在词语不变、只有声音改变时,是否按行业规则改它所执行的工具调用。

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  13. 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

    发表
    测试
    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。

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  14. 攻击arXiv 2609.14649

    CIG-MIA:利用上下文信息增益对 RAG 系统发起成员推断攻击

    提出 CIG-MIA,用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份

    发表
    攻击者
    灰盒、黑盒
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-2-13b-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 6 个
    摘要CIG-MIA 用注入前后的答案似然差推断 RAG 库成员,灰盒可分性高于所列基线。

    CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击,同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。

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  15. 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
    Llama-2、LLaVA-1.5-7B、CLIP-ViT-L/14 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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  16. 风险行为arXiv 2609.35291

    窄域多模态微调可诱发涌现性失配,覆盖 15 个视觉语言模型

    发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准

    发表
    测试
    Llama-4-Scout、GPT-4o、GPT-4.1 等 15 个
    摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变,揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。

    论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。

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  17. 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
    Llama-3.2-11B-Vision、Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B 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