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
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- 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
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
构建 AGENTDOXX 基准,评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX,揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
提出 imMRAG 攻击,从多模态 RAG 私有图像库提取内容
提出 IDUnlearn-Bench,评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留
IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人,而不只是答不出某条监督事实。
提出扩散潜空间地理扰动防御,抑制视觉语言模型泄露精确地理位置
提出 QPriv-VL,用问题引导剪枝降低分布式视觉问答的隐私泄露
QPriv-VL 把问题引导的视觉 token 剪枝做成分布式 VQA 的客户端隐私防御,而不是只做集中式推理加速。
提出 CIG-MIA,用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份
CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击,同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。
提出 GraphProfiler,用个人知识图谱从帖子历史推断敏感属性并溯源
GraphProfiler 是一个可审计的 LLM 敏感属性画像器:用源链接个人知识图谱,把推断落到具体帖子。
提出 SHAQ,用影子查询嵌入替换文档嵌入以抵御嵌入反演
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。
提出 LeakGauge,用行为后缀的 prefill 对数概率检测上下文泄露
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 MEntA,用非模板查询推断文档是否属于 RAG 检索库
提出零知识审计协议,核验多租户 RAG 的合谋差分隐私
论文针对多租户 RAG 服务在多账户协同攻击下隐私边界失效的问题展开研究。
提出 ChartAttack,用恶意提示驱动代码模型生成误导图表
ChartAttack 研究恶意提示能否让 MLLM 在不改数据的情况下生成误导图表,并量化这些图对其他 MLLM 和人类图表问答的影响。