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10月9日 · 周五

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  1. 攻击arXiv 2610.05894

    研究者提出闭环偏见注入攻击

    提出闭环激活引导,在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见

    发表
    攻击者
    灰盒
    测试
    LLaDA-8B-Instruct、Dream-v0-Instruct-7B、LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct

    摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向,证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。

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  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

    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。

    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

    发表
    测试
    LLaDA-8B、LLaDA1.5-8B、LLaDA2.0-mini 等 8 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
已经到底了