防御arXiv 2610.13733
KVeil：ECCV 2026 LifeGenIP 不可学习视频挑战赛第一名方案
提出 KVeil，对人脸视频加扰动以阻止未授权定制复现身份
- arXiv
- 2610.13733
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Wan2.2-TI2V-5B、HunyuanVideo-1.5、Kling 3.0 等4个
摘要KVeil 把 LETHE 的参考读取破坏适配到挑战两阶段，榜单 Final 均列第一。
- 防御arXiv 2610.13333
LETHE：通过价值多样性坍缩防御未授权的图像到视频生成
提出 LETHE，扰动参考图以阻止未授权图生视频
- arXiv
- 2610.13333
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Wan2.1-I2V-14B、CogVideoX-5B-I2V、LightX2V 等6个
摘要LETHE 压低参考 value 多样性并吸引注意力，使受保护图难以被忠实动画化。
LETHE 是一种发布前加到个人图像上的保护扰动，用来对付未经同意的图生视频。
- 防御arXiv 2609.21363
用扩散模型隐空间扰动防御视觉语言模型的地理位置隐私泄露
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
- arXiv
- 2609.21363
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-4.1、GPT-5、Gemini 2.5 Pro 等5个
- 攻击arXiv 2601.12983
ChartAttack：测试大语言模型在图表生成中对恶意提示的脆弱性
提出 ChartAttack，用恶意提示驱动代码模型生成误导图表
- arXiv
- 2601.12983
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Claude-4.6-Sonnet、GPT-4o、Gemini-2.5-Flash 等20个
摘要ChartAttack 生成不改数据的误导图，降低 MLLM 与人类的图表问答准确率。
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。
已经到底了