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10月9日 · 周五

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  1. 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

    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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  2. 防御arXiv 2610.05163

    研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准

    提出路径对齐归因 PAA,在边界动作前审计长流程智能体的分段提示注入

    发表
    摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA,在保持低误阻的同时实现高拦截率。

    本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

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  3. 评测与基准arXiv 2607.19855

    研究者提出最小范数攻击集成,用鲁棒性曲线替代单一 ε 评测

    提出最小范数攻击集成,用鲁棒性曲线评测图像分类器

    发表
    摘要预算可控的最小范数集成用 AOI 逼近攻击前沿,DOI 给出不依赖单一ε的防御排序。

    这篇工作把对抗鲁棒评测从单一 ε、固定集成,改成可按查询预算收紧的曲线估计。

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  4. 评测与基准arXiv 2607.24177

    EXE-Bench:为真实可用性对 AI Windows 恶意软件检测器进行权衡排名

    提出 EXE-Bench 比较 Windows 恶意软件检测器的可用性权衡

    发表
    摘要统一四指标后,手工特征的 EmberGBDT 综合居首,只看准确率会误导部署。

    EXE-Bench 用同一设置给 AI Windows 恶意软件检测器做四指标排序,而不是只比一次测试集准确率。。

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  5. 分析与理论arXiv 2609.33898

    研究揭示训练效率与模型脆弱性的权衡:高效训练更易受对抗与隐私攻击

    比较高效与高成本训练的对抗和隐私脆弱性并分析损失几何

    发表
    摘要效用匹配下,三种高效训练都伴随更高的隐私与对抗脆弱性及更尖的损失几何。

    作者在视觉分类和数学推理语言模型上,检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时,安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集,并用预训练微调对照从头训练。

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  6. 攻击arXiv 2608.10393

    DURA:用扩散模型生成自然对抗补丁攻击 VLA 机器人模型

    提出 DURA,沿扩散潜空间生成自然对抗补丁,把机器人动作导向指定目标

    发表
    摘要DURA 用扩散潜空间轨迹生成自然补丁,白盒与黑盒都能把 VLA 导向指定动作。

    DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击,同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。

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  7. MM-IFEval-Pro:面向视觉语言模型的多语言抗攻击指令遵循基准

    提出抗攻击多语言视觉指令遵循基准 MM-IFEval-Pro

    发表
    被测模型
    Qwen3-VL-8B-Instruct、InternVL3.5-8B、MiniCPM-V4.5 等 5 个
    摘要MM-IFEval-Pro 以规则验证评测中英指令遵循与视觉劫持,GRPO 提高两基座平均分。

    MM-IFEval-Pro 是面向 VLM 的中英多模态指令遵循基准,并配有可用规则计算奖励的 GRPO 训练集。

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