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10月10日 · 周六

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找到 137 篇

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  1. 可解释性arXiv 2610.12361

    研究:法律推理模型引用法条不等于依据法条

    用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条

    发表
    被测模型
    Qwen3-8B、Qwen3-14B、Llama-3.1-8B 等 7 个
    摘要作者通过依据置换反事实与内部承诺追踪发现法律 CoT 裁决对依据依赖度有限,且易受提示注入操纵。

    本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.11112

    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

    发表
    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。

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  3. 攻击arXiv 2610.09819

    FAB 攻击:给 HuBERT/WavLM 植入后门,背景警笛声即可让下游语音任务失灵

    提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门

    发表
    被测模型
    HuBERT-base、WavLM-base

    摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。

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  4. 防御arXiv 2610.09703

    研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制

    提出 Safety-Aware Pruning,缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LLaVA-1.5-7B
    摘要剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。

    这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为,并给出推理时防御 SAP。

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  5. 分析与理论arXiv 2610.09667

    东京大学研究:推理模型按 UUID 阈值或整除规则挑选审计样本,控制标识符即可躲开复核

    揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样,使审计可被预测

    发表
    被测模型
    GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-5.4 mini 等 6 个

    摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则,破坏群体独立性并导致审计预测漏洞,建议显式提供随机输入。

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  6. 可解释性arXiv 2610.09087

    U-Space:揭示语言模型不确定性何时与为何产生

    提出 U-SPACE 与 U-LENS,从残差流估计推理轨迹不确定性

    发表
    被测模型
    Gemma-4-31B-it、Qwen3.5-27B、Magistral-Small-2507
    摘要U-SPACE 与 U-LENS 用语义方向和预测熵读推理不确定性,长度控制后仍高于所比基线。

    U-SPACE 与 U-LENS 是面向推理模型的无训练读出:用语义方向定位不确定性的形式,并用一个轨迹分数区分更可能错的回答。

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  7. 攻击arXiv 2610.09027

    P-VMI:对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话

    提出持久视觉记忆注入,使对抗图像经缓存在触发时操控输出

    发表
    被测模型
    Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B

    摘要论文提出 P-VMI,证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型,强调了保留状态的安全风险。

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  8. 评测与基准arXiv 2610.07939

    CCDF 数据集:Grok Imagine、Veo 3.1、Sora 2 伪造监控录像,十个深伪检测器基本认不出

    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

    发表
    被测模型
    C2P-CLIP、ForgeLens、D3-Im 等 10 个

    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。

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  9. 防御arXiv 2610.07774

    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。

    发表
    被测模型
    Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct、Kimi-VL-A3B-Instruct
    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。

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  10. 其他arXiv 2610.06452

    研究者提出多模态安全评测应衡量可控性而非仅做分类

    主张多模态安全评测应衡量可控性,并用 SAE 建立四轴画像

    发表
    被测模型
    LlavaGuard-v1.2-7B-OV、Qwen3.5-9B
    摘要四轴画像把读出与选择性控制分开。

    作者主张多模态安全评测在行为分类之外,单独报告可控性画像,而不是把检测准确当成控制证据。

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  11. 防御arXiv 2610.05637

    研究显示 VLM 视觉定位输出的拒答率按危害领域平均低 31 至 59 个百分点

    提出融合定位拒答与能力保留的安全微调,补齐视觉定位输出的拒答缺口

    发表
    被测模型
    Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.5 Flash、Molmo2-8B 等 5 个

    摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层,提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力,表征分析揭示了对齐机制。

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  12. 攻击arXiv 2610.05601

    Tracer 框架可从遗忘后的扩散模型中识别被擦除概念

    提出 TRACER,从权重差识别扩散模型被擦除概念

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion 3、FLUX.1 等 5 个
    摘要TRACER 用权重足迹识别未披露擦除概念并估计个数,作者称数秒内完成且准确率高于对照。

    TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别:提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆,只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表,但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。

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  13. 攻击arXiv 2610.05453

    研究者提出 Privacy-Leaking Watermarks,可在本地多模态模型中泄露对话隐私

    提出 PLW,用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像

    发表
    被测模型
    OmniGen2、BAGEL-7B

    摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印,检出随触发、模型和间隔变化。

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  14. 防御arXiv 2610.05401

    AVCE:面向扩散模型可验证概念擦除的审计感知遗忘框架

    提出审计感知遗忘框架 AVCE,从文本与视觉通路擦除扩散模型概念

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    Stable Diffusion XL (SDXL)、Stable Diffusion v1.5 (SD v1.5)、Flux 1.0
    摘要AVCE 在审计锚点上改两条注意力通路。

    AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法,要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计,而不只是挡住对抗提示词。

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  15. 其他arXiv 2610.04792

    多模态一定更好吗?缺失模态鲁棒性的几何视角与 Geodesic Unlearning 方法

    提出 Geodesic Unlearning,沿测地线编辑权重以提升缺模态鲁棒性

    发表
    被测模型
    RoBERTa、ResNet50、Qwen2.5-3B 等 6 个
    摘要GU 用测地线子空间编辑应对部署时缺模态下降,并尽量保住全模态精度。

    这项工作讨论多模态模型在部署时整段缺一个模态的性能下降,并把校正写成训练后的子空间编辑。

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