STCA:研究者提出针对自动驾驶视频 VLM 的时空一致性对抗攻击
提出 STCA,对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
- arXiv
- 2610.08331
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 无盒(离线迁移)
- 被测模型
- Video-LLaVA-7B、Qwen2.5-VL-7B、Dolphins
提出 STCA,对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
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。
提出 SceneJail,利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险
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。
提出 Tracekit,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层:把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链,执行前用正则门,事后用规则和独立模型互查。
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
提出 plan injection 攻击,植入良性伪装计划以绕过思维链监视器
摘要论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理,使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。
提出任意字母置换密码越狱,无需微调即可诱导有害输出
摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码,进而绕过分类器与对齐,作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。
提出隐蔽后门攻击 AKRASIA,在推理代码模型提示中植入触发器并伪装思维链
摘要论文针对推理代码大模型提出了隐蔽推断期后门攻击 AKRASIA,揭示了模型思维链可被利用进行欺骗性伪装的安全隐患。
利用加密思维块的跨模型重放,诱导弱模型逐字转写专有推理链
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞,提出了低成本提取方法并给出防御方案。
提出 RolePlay 框架,用人设条件放大 LLM 单次推理开销
提出 TC-UAP,用身份级多帧扰动保护视频免被定制复现身份
作者要解决的是:发布前如何给视频加不可见扰动,使片段既不能被拿去微调视频扩散模型,也不能被抽帧做 image-to-video。
提出层级遗传算法 HGA,扰动题目逻辑结构诱发推理模型过度思考
摘要HGA 在黑盒推理模型上用逻辑扰动拉长输出,作者称可从小代理迁移,查询成本是其局限。
提出四种阶段转换攻击,绕过推理模型的安全推理护栏