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10月10日 · 周六

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找到 3 篇
筛选7

防御类型

推理时干预5检测与过滤3权限与审批0水印与溯源9

影响

输出被操纵3

系统形态

模型与 API3

攻击面/入口

网页与界面0文档与消息0记忆写入0图像与音视频3

层

提示层5模型层3应用层32

系统组件

多模态3
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 232 篇还没打标签，不在筛选结果里。
防御类型：检测与过滤防御类型：权限与审批攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：记忆写入攻击面/入口：图像与音视频层：模型层清除全部

另有 232 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv 2610.06339

    BabelFake：面向多语言音视频 DeepFake 检测的基准数据集

    构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器

    arXiv
    2610.06339
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    SpeechForensics、AVH-Align、(B)RAVEn
    摘要BabelFake 为五语同意采集基准。

    BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2608.00716

    生成图像更易被遗忘：面向合成图像检测的机器遗忘视角

    提出机器遗忘式生成图像检测，用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图

    arXiv
    2608.00716
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    DINOv2 ViT-S/14、DINOv2 ViT-B/14、DINOv2 ViT-L/14 等 9 个
    摘要作者用剪枝或 LoRA 遗忘拉开生成图与自然图的特征相似度，并在多个检测基准上报告结果。

    这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘：原模型对两类图像损失都低，剪枝后生成图特征变得更不像原模型。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2607.14737

    GeoDetect：面向视觉语言预训练模型的几何对抗检测方法

    提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本

    arXiv
    2607.14737
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    白盒
    被测模型
    CLIPViT (ViT-B/16)、CLIPCNN (ResNet-50)、ALBEF 等 4 个
    摘要GeoDetect 用几何分数检测 VLP 对抗样本。

    GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。

    深度解读完整解读
已经到底了