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
- arXiv
- 2610.05894
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 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。
另有 669 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
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
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。
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 TAILOR,按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
提出核化激活引导 KAS,在推理时自适应转向激活以诱导越狱
Kernelized Activation Steering(KAS) 把推理时的激活转向写成核空间中的优化,使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
提出 SPARK,在预填充阶段修复多模态 KV 记忆以防御视觉语言模型越狱
提出黑盒攻击 DRIFT,偏转生成轨迹以去除扩散水印
提出 Collapse,从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型
这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆,给出该族的典范边界,再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。
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 ARIA,在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出带密钥的 SNW,抵御事后图像水印的身份伪造
Gesny 与 Giboulot 针对生成内容追溯所依赖的多比特事后图像水印,批评端到端 DNN 方案既无容量理论、又无密钥。
提出 NDDL,用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御:防御者只有白盒模型访问和良性提示词,没有后门先验,需要区分后门提示词并找出触发 token。
诊断 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影
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。
提出参考嫁接,在推理阶段用激活干预诱导沙袋隐藏能力
摘要提出参考嫁接在推理阶段以低成本匹配微调诱导效果,揭示隐瞒表征重叠与阈值门控机制。
提出 AEGIS,用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱