Purdue 提出 Pact:将欺骗作为行为遗忘
提出 PACT,遗忘压力触发的条件性欺骗并保留上下文理解
- arXiv
- 2609.38909
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、QwQ-32B
摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为,提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
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提出 PACT,遗忘压力触发的条件性欺骗并保留上下文理解
摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为,提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
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
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。
提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏潜隐特质迁移
摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积,并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
提出 RECAST 框架,本地改写图表与语音以保护远程数值推理隐私
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
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。
提出 Intent-Privilege OPSD,蒸馏证据化意图以对齐视觉语言模型的安全与有用
Intent-Privilege OPSD 针对视觉语言模型的跨模态隐式风险,把安全与有用性放进同一个训练目标,并要求部署时不再看意图。图像和文本可以各自无害、合在一起才有风险。
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
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。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测:图文各自良性,风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出 VaccineBooster,在对齐阶段混合嵌入扰动与梯度衰减抵御有害微调
VaccineBooster 是一种对齐阶段防御:在提供方还看得到训练过程、还没接触用户微调数据时,把嵌入扰动和权重级梯度衰减合成同一次更新,用来应对之后不受信任的微调。有害微调可以只混入少量有害指令-回答对,就削弱拒答并提高有害输出的可能,任务效用却仍然好看。过滤会漏掉隐蔽样本,事后修复又往往不知道该修哪里。
提出 Intervention Score 与 DIR-R,按干预效果选择并修订遗忘参数支持
Storage Is Not Strategy 研究局部化 LLM 遗忘里两个常被混在一起的决定:一开始该更新哪些参数,以及优化改变模型之后这个选择要不要改。
提出 TAILOR,按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
提出 SAGE,用少量已核验样本按相似度清洗投毒训练数据
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
提出 NEEDLE,用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
摘要NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门,并保住拒绝子空间。
用权重几何解释事后安全脆弱,并提出预训练持续安全共训练
摘要论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制,并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。
提出 VidMark 水印方案,核验视频生成模型的输出来源与所有权
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。
提出 BoundStyle 与 StyleAT,对抗训练防御人脸识别语义攻击
StyleAT 用可调的 StyleGAN3 潜空间攻击 BoundStyle 对人脸识别做对抗训练,以抵抗一般语义编辑,并在评测中面对训练时未见的 DiffPrivate。
提出 Fed-ADR,用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架:编排服务器改写合谋客户端的梯度,使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性,同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
提出 USG,在部分保护开源权重发布时阻断有害微调梯度
Unidirectional Safety Gate 是面向 PPOW 发布设定的发布时防护:大部分权重仍可训练,一小部分安全关键组件由提供者侧加固保留,下游不必配合额外安全流程。。