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10月9日 · 周五

隐私与数据泄露 · 论文

找到 8 篇

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  1. 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
    测试
    ResNet-18、Swin Transformer、Qwen2.5-Math-7B-Instruct 等 7 个
    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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  2. 防御arXiv 2607.13336

    TC-UAP:针对图像转视频与微调定制的通用视频保护方法

    提出 TC-UAP,用身份级多帧扰动保护视频免被定制复现身份

    发表
    测试
    LTX-2.3、Wan2.2-5B
    摘要TC-UAP 以可复用的时间一致扰动干扰两类定制共用的 VAE 隐空间。

    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。

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  3. 防御arXiv 2609.27399

    GUARD:在 CosyVoice2 上做说话人身份遗忘以阻止重识别

    提出 GUARD,在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别

    发表
    测试
    CosyVoice2-0.5B、F5-TTS、FireRedTTS
    摘要GUARD 用门控激活转向把退出说话人推向冒充相似度,以抑制再识别并保住音质。

    GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘,使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。

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  4. 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

    发表
    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。

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  5. 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

    发表
    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。

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  6. 评测与基准arXiv 2609.33481

    IDUnlearn-Bench:面向视觉语言模型的个体级遗忘基准

    提出 IDUnlearn-Bench,评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留

    发表
    测试
    Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
    摘要IDUnlearn-Bench 用四族探针显示:压低直接属性访问后,身份仍常能被反向查出、绑定或重构。

    IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人,而不只是答不出某条监督事实。

    深度解读完整解读
已经到底了