SemField:免训练的语义水印
提出语义水印 SemField,在释义与结构改动后仍识别生成文本归属
- arXiv
- 2610.11848
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.2-1B、Qwen3-1.7B、OPT-1.3B
摘要训练无关的文档级语义水印。
SemField 是提供方在生成时嵌入、事后用密钥检测的零比特语义水印,用来在释义和句子级结构改动后识别本方模型文本。
另有213篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出语义水印 SemField,在释义与结构改动后仍识别生成文本归属
SemField 是提供方在生成时嵌入、事后用密钥检测的零比特语义水印,用来在释义和句子级结构改动后识别本方模型文本。
提出 Secure-CUA,用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响,同时保留合法任务所需的不可信信息。
提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
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提出 AdvSim2Real,协同训练网页智能体抵御页面注入
提出 CredLeak-Bench,评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
提出 PAA 方法,在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
把 SynthID 嵌入基因组语言模型采样,并用位置无关检测追溯生成序列
作者在两个六碱基基因组模型的采样里嵌入 SynthID,并让验证者在不知道起点、链和 token phase 时做一次校正后的检出。
提出抗删除水印 RMCW,在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
提出 AgentTrap 有状态蜜罐,欺骗并反击自主渗透测试 Agent
提出 AutoMark,自动搜索并统计检验 LLM 文本水印
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构建可组合工具包 pikit,评测编码智能体的间接提示注入
pikit 是面向间接提示注入研究的组合式工具包,主要贡献是组织攻击、投递通道、防御和判定流程,而非提出新的攻击优化算法。
提出成对无失真水印 TTMARK,增强低熵下的机器文本检测
TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印:对相邻 token 的联合分布重加权,而不是逐 token 独立重加权。
提出 Tracekit,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
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提出 Veer,在网页 Agent 执行前改写会造成未授权后果的网页状态
构建 ACE 语料,评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
评测安全 Agent 在对抗性任务污染下的解题成功与开销
AgentLSD 是一个对照框架,用来测量安全智能体在任务本身不变时,对对抗性任务污染的反应。
提出可验证操作卡 VAC,把智能体浏览器确认绑定到真实 DOM 操作
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DenMark 是面向扩散语言模型的语义水印:在去噪的局部更新里注入密钥相关语义信号,并在编辑改变 token 边界后仍检测。现有句子级语义水印要先完成整个语义单元再打分取舍,而 DLM 以任意顺序更新掩码,中间单元不完整。DenMark 把续写划成固定 token 区域,对每个局部候选做不提交的 rollout 补全,按语义分 gb 的平均选择更新,从而沿轨迹累积证据。
提出 PMPA,经外部源向 Agent 持久记忆投毒并跨会话泄露隐私
摘要论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA,报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。
提出 Cocktail 水印,共嵌稳健与脆弱信号以溯源并发现篡改