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10月8日 · 周四

隐私与数据泄露 · 论文

找到 5 篇
筛选4

攻击类型

模型篡改1提取与窃取3检测规避2

防御类型

模型加固3检测与过滤4指令与数据隔离1权限与审批1水印与溯源2

影响

数据与隐私泄露2监督失效1

系统形态

模型与 API5

攻击面/入口

用户输入1文档与消息1图像与音视频2训练数据1权重与梯度2

层

模型层3训练与数据层2

系统组件

视觉1音频1图像生成1多模态3

被测模型厂商

其他6
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 77 篇还没打标签，不在筛选结果里。
防御类型：模型加固防御类型：水印与溯源被测模型厂商：OpenAI被测模型厂商：其他话题：隐私与数据泄露清除全部

另有 77 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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。

    深度解读完整解读
  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
    测试
    GPT5-Mini、Llama3.2-3B-Instruct、Mistral-v0.3-7B-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。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2609.08901

    论文揭示 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影

    诊断 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影

    arXiv
    2609.08901
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    ResNet-18、ResNet-50、GroupNorm-ResNet-18 等 4 个
    摘要一次不改权重的 BN 重校准能翻转多数方法的表面遗忘，但不改变权重里的编码器泄露。

    BN illusion 是作者对近似机器遗忘评测中一种 BatchNorm 测量伪影的命名：不改权重、只用 retain 数据重算运行统计，就可以把表面遗忘准确率翻过来。

    深度解读完整解读
  4. 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

    arXiv
    2609.33481
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    测试
    LLaVA-1.5-7B、LLaVA-1.5-13B、Qwen3-VL-2B 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