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10月10日 · 周六

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找到 79 篇

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  1. 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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  2. 攻击arXiv 2610.10612

    PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器

    提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器

    发表
    被测模型
    CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
    摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区,提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。

    这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。

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  3. 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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  4. 分析与理论arXiv 2610.06001

    AgentSpy:在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击

    提出 AgentSpy,在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入

    发表
    被测模型
    gpt-5.6-terra、deepseek-v4-flash、glm-5.3-flash 等 4 个
    摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy,揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。

    本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

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  5. 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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  6. 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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  7. 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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  8. 可解释性arXiv 2610.06945

    超越线性表征假设:KANSteer 用非线性激活引导文本到图像模型

    提出 KANSteer,用非线性激活引导拟合文生图有序概念轨迹

    发表
    被测模型
    FLUX.1-schnell、FLUX.1-dev
    摘要KANSteer 用曲线替代固定方向。

    KANSteer 研究文生图扩散模型里,有序视觉概念能否沿单一激活方向被遍历,并改用一维曲线做 steering。

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  9. 防御arXiv 2610.03980

    FADE:面向视频扩散模型的帧感知多概念擦除框架

    提出 FADE,对文生视频模型做帧感知多概念擦除

    发表
    被测模型
    Wan2.1-T2V-1.3B、Wan2.1-T2V-14B、CogVideoX-2B 等 4 个
    摘要FADE 用闭式编辑、帧感知适配器和软路由,在单骨干上擦除多概念并压低逐帧残差。

    FADE 是面向文生视频扩散 Transformer 的多概念遗忘方法,用来抑制指定物体、画风、裸体、暴力、仇恨和名人身份,并尽量保持其他生成。作者要处理两件事。与帧无关的抑制会让概念在少数帧重现,片段均值会掩盖这一失败。

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  10. 防御arXiv 2610.02967

    用偏好奖励与评分标准奖励组合后训练前沿文生图模型

    组合偏好奖励与评分标准奖励后训练文生图模型以抑制奖励作弊

    发表
    被测模型
    FLUX.2-dev、Ideogram-4
    摘要组合奖励后训练 FLUX.2-dev 与 Ideogram-4,并报告高于基座的胜率与 Elo。

    作者给出一套开放域文生图后训练配方:把人类偏好奖励和 prompt 条件的 rubric 奖励合在一起,而不是换一个新优化器。问题是单一奖励盖不住用户意图。偏好模型能看整体观感,但对“是否实现每个要求”这类稀疏属性不敏感。

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  11. 防御arXiv 2610.01969

    RASteer:面向扩散模型概念擦除的保留感知激活引导方法

    提出 RASteer,推理时按保留子空间校正激活以擦除文生图目标概念

    发表
    被测模型
    Stable Diffusion v1.4、Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion v2.1 等 4 个
    摘要RASteer 用保留子空间校正擦除方向,在固定权重下同时压低目标并保住保留概念。

    Retain-aware Activation Steering(RASteer) 是一种不改权重的推理时概念擦除方法,用于文生图扩散模型去掉指定概念并减少对保留概念的误伤。

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  12. 其他arXiv 2610.00812

    视频生成模型的后训练与对齐综述

    综述视频生成的后训练与对齐,并汇总基准与开放挑战

    发表
    摘要综述把视频后训练分成四类对齐信号,并指出奖励、长视频、权衡和安全仍开放。

    这是一篇视频生成 后训练与对齐 综述:预训练模型已有强先验,但作者认为仍不能可靠遵循意图、维持时间连贯或满足物理与安全约束。

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  13. 攻击arXiv 2610.00430

    Memetic Trojans:利用社交传染在 LLM Agent 网络中传播对抗载荷

    提出 memetic trojans,借助社交传染在 Agent 网络中传播对抗载荷

    发表
    被测模型
    gpt-oss-120B、deepseek-v4.1-flash、qwen-32B 等 5 个
    摘要memetic trojans 用内生社会传染携带载荷。

    Memetic trojans 是一类网络介导攻击:对抗载荷搭在智能体本来就会转发和点赞的内容上扩散,转发者不必被攻陷,也不必执行“请继续复制”的指令。

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