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10月9日 · 周五

全部论文

找到 6 篇
筛选4

攻击类型

检测规避5

防御类型

水印与溯源4

系统形态

模型与 API6LLM 应用9AI Agent55coding agent15多智能体4具身与机器人0

攻击面/入口

用户输入132文档与消息5工具返回4代码仓库与依赖1图像与音视频42训练数据48权重与梯度37分发渠道10推理服务与硬件6

层

模型层5
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 512 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：模型与 API系统形态：具身与机器人攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：代码仓库与依赖清除全部

另有 512 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 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
    被测模型
    Llama3.2-3B-Instruct、Mistral-v0.3-7B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
    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。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2609.14257

    DenMark：面向扩散语言模型的鲁棒语义水印

    提出 DenMark，在扩散语言模型去噪时注入可抵抗保义编辑的语义水印

    arXiv
    2609.14257
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    LLaDA-8B、LLaDA1.5-8B、LLaDA2.0-mini 等 4 个
    摘要DenMark 用 rollout 在 DLM 去噪中累积语义水印，扫描检测以抵抗保义编辑。

    DenMark 是面向扩散语言模型的语义水印：在去噪的局部更新里注入密钥相关语义信号，并在编辑改变 token 边界后仍检测。现有句子级语义水印要先完成整个语义单元再打分取舍，而 DLM 以任意顺序更新掩码，中间单元不完整。DenMark 把续写划成固定 token 区域，对每个局部候选做不提交的 rollout 补全，按语义分 gb 的平均选择更新，从而沿轨迹累积证据。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2608.09867

    研究者利用加密推理块跨模型兼容性窃取专有 LLM 推理链

    利用加密思维块的跨模型重放，诱导弱模型逐字转写专有推理链

    arXiv
    2608.09867
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5 等 13 个

    摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞，提出了低成本提取方法并给出防御方案。

    深度解读完整解读
  6. 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

    arXiv
    2607.24177
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    EmberGBDT、BBDnn、BBDnnFDRS 等 15 个
    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。。

    深度解读完整解读
已经到底了