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10月12日 · 周一

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  1. 攻击arXiv 2610.09819

    FAB 攻击:给 HuBERT/WavLM 植入后门,背景警笛声即可让下游语音任务失灵

    提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门

    发表
    被测模型
    HuBERT-base、WavLM-base

    摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。

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  2. 攻击arXiv 2610.05601

    Tracer 框架可从遗忘后的扩散模型中识别被擦除概念

    提出 TRACER,从权重差识别扩散模型被擦除概念

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion 3、FLUX.1 等5个
    摘要TRACER 用权重足迹识别未披露擦除概念并估计个数,作者称数秒内完成且准确率高于对照。

    TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别:提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆,只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表,但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。

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  3. 攻击arXiv 2610.05453

    研究者提出 Privacy-Leaking Watermarks,可在本地多模态模型中泄露对话隐私

    提出 PLW,用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像

    发表
    被测模型
    OmniGen2、BAGEL-7B

    摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印,检出随触发、模型和间隔变化。

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  4. 其他arXiv 2610.04792

    多模态一定更好吗?缺失模态鲁棒性的几何视角与 Geodesic Unlearning 方法

    提出 Geodesic Unlearning,沿测地线编辑权重以提升缺模态鲁棒性

    发表
    被测模型
    RoBERTa、ResNet50、Qwen2.5-3B 等6个
    摘要GU 用测地线子空间编辑应对部署时缺模态下降,并尽量保住全模态精度。

    这项工作讨论多模态模型在部署时整段缺一个模态的性能下降,并把校正写成训练后的子空间编辑。

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  5. 防御arXiv 2610.04616

    PerturBot 用扰动训练打破视觉-语言-动作模型的模态捷径

    提出 Perturbot 扰动训练,打破 VLA 的模态捷径

    发表
    被测模型
    π0.5
    摘要Perturbot 改训练数据以削弱三类模态捷径,GroundFscore 用来看成功是否来自任务证据。

    Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预,用来削弱模态捷径,并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。

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  6. 评测与基准arXiv 2609.33481

    IDUnlearn-Bench:面向视觉语言模型的个体级遗忘基准

    提出 IDUnlearn-Bench,评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留

    发表
    被测模型
    Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等6个
    摘要IDUnlearn-Bench 用四族探针显示:压低直接属性访问后,身份仍常能被反向查出、绑定或重构。

    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。

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  7. 防御arXiv 2609.27399

    GUARD:在 CosyVoice2 上做说话人身份遗忘以阻止重识别

    提出 GUARD,在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别

    发表
    被测模型
    CosyVoice2-0.5B、F5-TTS、FireRedTTS
    摘要GUARD 用门控激活转向把退出说话人推向冒充相似度,以抑制再识别并保住音质。

    GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘,使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。

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  8. 防御arXiv 2609.15671

    QPriv-VL:面向视觉语言模型的问题引导 token 裁剪隐私防御

    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

    发表
    被测模型
    LLaVA-1.5-7B、Llama-2
    摘要QPriv-VL 在切层前按问题相关度与 DINOv2 敏感度剪视觉 token,作者称能在约四成 token 下兼顾准确率与四类攻击。

    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。

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