防御arXiv 2610.05870
MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法
提出校准重合成认证，仅当已知生成器都不能保真重构时签发真实图像证书
- arXiv
- 2610.05870
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- SD2.1、SD3、SD3.5 等 10 个
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
- 防御arXiv 2610.00209
基于差分隐私扩散模型的能源时间序列插补：裁剪感知的目标条件化方法
提出时间步感知目标条件化，改善差分隐私能源时序插补效用
- arXiv
- 2610.00209
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DiT-style Transformer、PatchTST、TimesNet 等 5 个
- 攻击提取与窃取
摘要固定阈值 DP-SGD 下，v-prediction 加 ᾱt 加权降低能源时序插补误差，并降低后期低 SNR 的裁剪前梯度。
作者研究固定阈值 DP-SGD 训练的扩散模型，如何在余弦调度的后期低 SNR 时间步避免 ε-prediction 产生易被裁剪的大梯度，从而做能源时序缺失值恢复。
- 防御arXiv 2609.21363
用扩散模型隐空间扰动防御视觉语言模型的地理位置隐私泄露
提出扩散潜空间地理扰动防御，抑制视觉语言模型泄露精确地理位置
- arXiv
- 2609.21363
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-4.1、GPT-5、Gemini 2.5 Pro 等 6 个
- 防御arXiv 2609.12378
Odin：面向隐私保护 Llama 3 8B 推理的开源端到端 FHE 实现
提出端到端全同态加密方案 ODIN，在云端密文上完成推理以保护提示词
- arXiv
- 2609.12378
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Meta-Llama-3-8B、Llama-3-8B（THOR-style baseline）
摘要ODIN 用可复用的特征主序打包和联合误差预算，在单张 H100 上完成 Llama-3-8B 的 CKKS 推理。
ODIN 是面向 Llama 的服务器侧 CKKS 推理系统：客户加密提示词，诚实但好奇的服务器用明文权重在密文上算完 Llama-3，只返回结果密文。
- 防御arXiv 2609.23586
VidMark：面向视频生成模型知识产权保护的高效水印方案
提出 VidMark 水印方案，核验视频生成模型的输出来源与所有权
- arXiv
- 2609.23586
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Stable Video Diffusion (SVD)、Open-Sora、Wan
摘要VidMark 加解码器引导微调，把模型签名写入 VGM 输出并用于两项核验。
Huang 等人提出一套面向视频生成模型的生成内嵌水印方案，用来同时判断一条视频是否来自受保护模型，以及一个嫌疑模型是否为该模型的拷贝。
- 防御arXiv 2609.36372
TTMark：超越单 token 熵的成对无失真水印
提出成对无失真水印 TTMARK，增强低熵下的机器文本检测
- arXiv
- 2609.36372
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama3.2-3B-Instruct、Mistral-v0.3-7B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 4 个
摘要TTMARK 用水印化相邻 token 对利用条件熵，在多种无失真方案上提高检测并保持生成质量。
TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印：对相邻 token 的联合分布重加权，而不是逐 token 独立重加权。
- 防御arXiv 2609.38239
推理层安全：防御对抗性推理与基础设施滥用
用 SCM 合成会话并训练检测器识别推理层滥用
- arXiv
- 2609.38239
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- gradient-boosted detector (GBDT/XGBoost)
- 防御arXiv 2608.12713
互补 LLM 水印如何追踪来源并检测篡改
提出 Cocktail 水印，共嵌稳健与脆弱信号以溯源并发现篡改
- arXiv
- 2608.12713
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.2-1B、Gemma-3-4B
- 防御arXiv 2609.07063
VERITAS：抗投毒的本地差分隐私图学习协议
提出 VERITAS，用双边背书剪除本地隐私图学习中的投毒节点
- arXiv
- 2609.07063
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GCN、GraphSAGE、GAT
摘要VERITAS 用分级信任的双边背书剪除 LDP 图学习中的投毒节点，并恢复分类准确率。
VERITAS 是面向本地差分隐私图学习的投毒防御协议，按 trust-but-verify 在保持 ϵ-LDP 的同时剪除伪造节点。
- 防御arXiv 2609.10608
Adaptive Diffusion Freezing：抵御成员推理攻击的隐私保护扩散模型
提出 Adaptive Diffusion Freezing，降低扩散模型的成员推理风险
- arXiv
- 2609.10608
- 发表
- 场景
- 模型与 API
摘要占位。
占位。
- 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
- arXiv
- 2609.15671
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LLaVA-1.5-7B、CLIP-ViT-L/14、Llama-2 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。
- 防御arXiv 2609.20532
面向旧款 GPU 的可验证差分隐私训练框架：用 CPU 侧 TEE 校验 GPU 梯度
论文提出一种在旧款 GPU 上实现可验证差分隐私（DP）训练的框架，用 CPU 侧 TEE 配合不受信任的 GPU 完成校验。
- arXiv
- 2609.20532
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- 5-layer MLP、WideResNet、GPT-2-medium 等 4 个
摘要CPU TEE 概率抽查不可信 GPU 上的 DP-SGD，以小开销约束频繁偏离。
TEE-Certified DP 用已部署的 CPU TEE 监视不可信旧 GPU 上的 DP-SGD，使监管方能在不看训练数据的情况下检查声明的隐私机制是否被执行。
已经到底了