面向 CLIP 的语义感知对抗微调(原文,在新标签页打开)
提出 SAFT,用语义描述集成构造对抗样本并微调图像编码器。
提出 SAFT,用语义描述集成构造对抗样本并微调图像编码器。
提出 COMET 跨模态纠缠攻击,越狱视觉语言模型。
提出 MAPA 多轮自适应提示攻击,交替文本与视觉动作越狱视觉语言模型。
提出无监督对抗微调,加固离散图像 tokenizer。
提出推理时防御 ICON,探测注意力过聚焦并转向以纠正 Agent 间接提示注入。
提出 CASG,解决文生图多类别安全引导的方向冲突。
提出 MIDAS ,把有害语义拆进多张视觉谜题并跨图重构以越狱多模态模型。
提出 MUSE 平台,以持久 run 评测多模态多轮越狱。
提出 TFM,用起止帧与隐式替换越狱文生视频模型。
提出 StructAttack,用结构图把无害语义槽诱导视觉模型拼成恶意内容。
提出 MPCAttack,协同多范式特征优化可迁移视觉对抗扰动。
对开源视觉购物智能体实施商品图对抗攻击并诱导买错。
提出 JAMA,联合优化文本后缀与音频扰动以越狱语音语言模型。
推荐理由论文在四个语音语言模型上对比单模态与联合优化攻击,显示只做单模态安全评估会高估模型鲁棒性。
提出进程外双通道对比分类,拦截计算机使用智能体的错误点击。
提出 JRS-Rem,推理时移除图像引起的越狱相关表征偏移。
提出 BadGraph,在黑盒下联合扰动文本属性图的拓扑与节点文本。
提出免训练文本增强防御 PDA,抵御视觉语言模型的对抗图像攻击。
提出 XSPA,以 X 形稀疏对抗扰动迁移攻击 VLM。
提出 SABER,用强化学习攻击器在预算内改写指令使 VLA 任务失败。
提出四类视觉越狱,把有害意图编码进图像以绕过安全拒答。
推荐理由论文在六个前沿 VLM 上对比视觉与文本越狱的成功率,并给出输出侧护栏的初步缓解结果。
提出自然语言提示伪装越狱,绕过文生图安全过滤器。
提出通用弯曲网格补丁 UCGP,使红外视觉语言模型产生跨任务语义偏差。
提出 M3 Att,在不知查询时投毒医学多模态 RAG 并误导临床决策。
提出 MLingualFC,用多语言流程图图像评测视觉语言模型越狱漏洞。
提出 KoNA 基准,评测视觉语言模型的选择性不遵从。
提出 LeakageBench 评测文档图像 PII 脱敏的页级泄漏。
提出 KVeil,对人脸视频加扰动以阻止未授权定制复现身份。
提出 LETHE,扰动参考图以阻止未授权图生视频。
X 用户 @MinLiBuilds 称,图像分类器在遇到特定身体相关描述时会提高防御,但将内容描述为大理石雕塑、古典油画、单线线描或赛博朋克等艺术风格后,可绕过分类器。
WITNESS 主导的 Deepfakes Rapid Response Force 复盘 2025 年案例,总结出五点教训:Google Veo 3、OpenAI Sora 2 等新一代视频模型生成的超写实长视频正超越检测能力,低分辨率、高压缩转发更让检测模型无法给出结论。检测器多针对人脸设计,对爆炸、火灾、夜间画面失效;只替换小区域的手术式 inpainting 极难发现,而模糊、红圈等编辑叠加层又会造成误报。音频仍是最薄弱环节,低质量、背景噪声与交叉说话持续拉低检测置信度。
OpenAI 将安全作为 Sora 2 与 Sora 应用的基础,以应对最先进视频模型和新型社交创作平台带来的新安全挑战。其做法以具体防护措施为锚点。
Tech Policy Press 的文章指出,欧盟《人工智能法案》第 73 条指南草案只针对单一智能体和单次事件,难以覆盖多智能体交互产生的级联与累积风险。该指南将于今年 8 月生效,要求关键基础设施等高风险场景的部署者和提供者上报严重 AI 事故。作者以德国燃油市场定价算法相互反应推高价格、2010 年闪崩中自动交易系统数分钟内造成近万亿美元市值蒸发为例,说明事故可能源于系统间交互而非单一系统故障。文章还提到,Anthropic 去年 11 月报告了迄今规模最大的 AI Agent 网络攻击,攻击者将任务拆解为看似无害的步骤交由 Claude 执行,这种累积效应按现行草案难以构成可上报事件。作者建议指南明确纳入累积性、系统性和非物理形式的损害,并建立第三方与匿名举报渠道。
印度针对合成生成信息的 IT 修正规则 2026 将于 2 月 20 日生效,要求平台部署自动化工具检测内容是否为合成生成,否则可能失去《IT 法》第 79 条的安全港保护。WITNESS 的三位作者认为,当前检测工具在不同文件类型、模态和语境下结果不一致,误报与漏报率显著,不足以作为法律合规依据。规则要求合成内容携带永久元数据,但未引用 C2PA、JPEG Trust 或 ISO 22144 等开放标准,各平台自建方案导致溯源数据无法跨平台、跨境流通。作者对比中国 2025 年 9 月的标注措施与 GB 45438-2025 标准、欧盟 AI 法案溯源与透明度行为准则草案以及加州 AI 透明度法案,主张溯源应可互操作、经加密签名并内置隐私保护,义务应覆盖开发者、部署者与中介。
阿姆斯特丹地区法院周四裁定,X 与 Grok 须立即停止在荷兰生成未经同意的性化图像和儿童色情材料,每名被告若不遵守每日罚款 10 万欧元。代表 Offlimits 的律师 Karlijn Han 称,法院要求 Grok 和 X 停止提供“脱衣”功能,且不限于荷兰境内。法院认定,xAI 律师在 3 月 12 日听证会上称公司自 2026 年 1 月 20 日起已实施严格防护、Grok 不再允许此类内容,但 Offlimits 提交的证据显示,在被告发出上述断然否认的 3 月 9 日当天,仍能用单张上传照片生成某真实人物的性化视频且未经同意核验,这令法院对被告所称措施充分性产生合理怀疑。法院还指出 xAI 立场存在结构性矛盾:既称生成此类材料已不可能,又称 100% 保证在技术上无法实现。xAI 还须书面向 Offlimits 确认合规情况,否则同样触发每日罚款,被告有十个工作日提交确认。
推荐理由阿姆斯特丹法院的禁令把生成端责任落到模型运营方,并援引欧盟 Russmedia 判决,为平台责任划出新的边界。
多语言 AI 差距并未缩小,只是在数据覆盖与基准分数的表象下被重新包装。SAHARA 基准评估 517 种非洲语言、16 项 NLP 任务,确认英语与多数非洲语言存在显著性能差距;2026 年一项测试发现,英语中有效的护栏换到西非语言后,部分情况下拒答率下降超过一半。由 6 国 155 名专家构建的 UbuntuGuard 显示,以英语为中心的基准会高估多语言安全。
OpenAI 推进 AI 内容来源溯源,借助 Content Credentials、SynthID 和一款验证工具,帮助人们识别并信任 AI 生成的媒体,目标是让 AI 生态更安全、更透明。
巴西 2026 年 10 月大选将是生成式 AI 工具首次被普通人以低成本大规模用于政治传播的选举。Tech Policy Press 的报道以社媒账号 Dona Maria 为例:一名 37 岁的 Uber 司机用 Google Gemini 和 Flow 生成这位并不存在的黑人老年女性形象,每条视频收费 4 美元,账号估计触达 1 亿人,至少 12 条视频播放量超过 100 万。巴西参议院 2024 年底通过的 AI 监管框架仍待众议院审议,高等选举法院自 2024 年起已有禁止聊天机器人和深度伪造的决议,但尚未明确深度伪造的定义,即是否任何逼真的 AI 生成内容都算,还是必须意在误导选民。卢拉联盟的三个政党已提起诉讼要求封禁该账号,案件由 Estela Aranha 法官审理。研究显示,巴西虚假内容从 2024 年到 2025 年增长了两倍,2025 年多数虚假内容带有意识形态倾向。
一篇分析文章指出,当前多数 AI 伪造检测系统针对人脸和生物特征操纵训练,难以识别合成的洪灾、火灾和卫星影像等环境类内容,而气候虚假信息伪造的正是环境而非身份。作者援引 WITNESS 深伪快速响应小组对伊朗、格鲁吉亚等地冲突影像的调查称,多支 AI 取证团队反复提到检测工具依赖视频中出现的人脸。文中案例包括 2025 年英格兰西北部地震后 Network Rail 收到 AI 生成的桥梁垮塌照片,导致 32 趟列车服务受影响;以及被 Grok 在 X 上称为真实、同时被社区笔记标为合成的飓风 Melissa 风暴眼视频。加州大学伯克利分校研究者 Barrington 与 Farid 发现,仅用爆炸影像训练的专用分类器结合物理建模可显著提升检测表现。
AI 正让跨国镇压更快、覆盖更远且更易规模化,研究者将这种跨境监控、恐吓与压制异见者的做法称为数字跨国镇压(DTR)。工具包括人脸识别监控、预测性威胁评分与自动化黑名单,以及抹黑流亡活动人士的深度伪造。2025年,中国政府据报以深度伪造视频抹黑美国维吾尔运动组织创始人 Rushan Abbas。
人权工作者与媒体取证专家指出,高斯模糊、像素化等处理只是降低而非删除图像信息,AI 可以将它重建,模糊已不再足以保护当事人身份。作者用商用 AI 重聚焦工具处理一张已发布的儿童模糊照片,面部结构重新显现,可推断年龄、性别、种族与相似度,即便不等于还原真实面孔也削弱了匿名性。专家一致建议改用实心色块彻底遮盖人脸、身体、纹身、车牌和建筑;Human Rights Watch 自 2024 年起改为从一开始就不拍摄可识别信息,例如拍背影、遮挡物或阴影并排除地标。文章还整理了分层匿名化思路,包括先用 AI 生成的脸替换真实脸再模糊、降采样、强压缩、加噪、扩大遮盖范围以及视频时序处理,并强调这类手段只能抬高重新识别的成本,不存在永久方案。文中提到 2026 年 1 月 NPR 曾报道网民尝试用 AI 将部分遮挡的图像重建为人脸以比对数据库。