攻击arXiv 2610.03166
LiBRA:通过双向隐空间优化实现检测感知的图像水印去除
提出 LiBRA,在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
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摘要LiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测,并提高相对反转基线的保真。
提出 LiBRA,在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
摘要LiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测,并提高相对反转基线的保真。
提出 UNTAG,绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估:信号可以在解码期注入,也可以写进权重,但攻击者若能改输出或改已发布权重,检测可以失效。
复现 Tree-Ring 语义水印的黑盒伪造并恢复检测统计量
提出黑盒攻击 DRIFT,偏转生成轨迹以去除扩散水印
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
提出 GhostPrint,用低秩微调让弱模型骗过指纹审计
GhostPrint 讨论恶意推理提供方能否只用低秩更新,让更弱的模型在用户的 black-box 指纹审计里看起来像宣传中的强模型。
提出 Adaptive Stealing,自适应窃取印章以擦除或伪造水印
AS 是一种窃取生成式 LLM 水印的算法,用来在密钥和检测接口不可用时伪造或擦除水印。
提出 TFA 与 SVA,抑制 ensemble 后门指纹验证
TFA 与 SVA 是针对后门式 LLM 指纹的 ensemble 抑制攻击,不改模型参数。所有者用 SFT 写入秘密对,只通过 API 验证版权。攻击者未授权取得模型,不知道触发和指纹,却要把每个模型的验证变成失败,同时让 ensemble 至少不差于性能最高的单模型。
提出 DITTO 框架,蒸馏提取水印信号并注入外部模型以伪造归属
摘要论文针对大模型水印归属假设的脆弱性,提出黑盒仿冒攻击 DITTO,实现跨架构和采样方案的高检测率与低困惑度仿冒。