攻击arXiv 2610.09920
研究：多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Tomoro-ColQwen3-8B、ColQwen3.5-4.5B、Tomoro-colqwen3-embed-4b 等13个
- 攻击arXiv 2610.08331
STCA：研究者提出针对自动驾驶视频 VLM 的时空一致性对抗攻击
提出 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
- arXiv
- 2610.08331
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 无盒（离线迁移）
- 被测模型
- Video-LLaVA-7B、Qwen2.5-VL-7B、Dolphins
- 评测与基准arXiv 2610.07939
CCDF 数据集：Grok Imagine、Veo 3.1、Sora 2 伪造监控录像，十个深伪检测器基本认不出
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
- arXiv
- 2610.07939
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- C2P-CLIP、ForgeLens、D3-Im 等10个
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
- 评测与基准arXiv 2610.06339
BabelFake：面向多语言音视频 DeepFake 检测的基准数据集
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
- arXiv
- 2610.06339
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SpeechForensics、AVH-Align、(B)RAVEn
摘要BabelFake 为五语同意采集基准。
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
- 攻击arXiv 2609.06749
PMA 攻击：针对隐私保护 LLM 中嵌入到嵌入混淆的语义流形对齐方法
提出 PMA，用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
- arXiv
- 2609.06749
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- BERT-base、RoBERTa-base、T5-base 等6个
- 防御arXiv 2609.04767
SHAQ：用影子查询实现向量数据库中的隐私检索
提出 SHAQ，用影子查询嵌入替换文档嵌入以抵御嵌入反演
- arXiv
- 2609.04767
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GTR-T5 encoder、DPR
摘要SHAQ 用影子查询嵌入替换文档嵌入。
SHAQ 是面向云端向量库 EIA 的防御：不直接改文档嵌入，而用影子查询嵌入替换它们。
- 防御arXiv 2607.14737
GeoDetect：面向视觉语言预训练模型的几何对抗检测方法
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
- arXiv
- 2607.14737
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- CLIPViT (ViT-B/16)、CLIPCNN (ResNet-50)、ALBEF 等4个
摘要GeoDetect 用几何分数检测 VLP 对抗样本。
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
- 攻击arXiv 2607.01276
研究者提出嵌入推断攻击 EIA，可在黑盒 IR 系统中识别所用嵌入模型
提出嵌入推断攻击 EIA，在黑盒 IR 中识别所用嵌入模型
- arXiv
- 2607.01276
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- e5-small、e5-small-v2、e5-base 等19个
摘要EIA 用无序文档集的差异从候选中识别嵌入模型，并给出 reranker 与阈值下的计数。
EIA 是在黑盒 IR 上识别所用嵌入模型的攻击。。
- 攻击arXiv 2602.01757
Zero2Text：无需训练的跨域文本嵌入反转攻击
提出 Zero2Text，无需训练地跨域反演文本嵌入
- arXiv
- 2602.01757
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GTR-Base、Qwen3-Embedding-0.6B、Text-Embedding-3-small 等4个
摘要零训练在线对齐可在未知域、无泄漏对时从黑盒 embedding 还原句子。
Zero2Text 是一种不训练 decoder、也不使用泄漏文本–向量对的文本 embedding 反演，针对 RAG 向量库在严格黑盒、目标域未知时的还原。
已经到底了