Can Visual Mamba Improve AI-Generated Image Detection? An In-Depth Investigation
近年来，计算机视觉领域取得了显著进展，尤其是卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、扩散模型、视觉变换器（ViT）以及视觉-语言模型（VLM）等架构的发展，使得生成的视觉内容越来越逼真。然而，这些进步也带来了潜在的滥用风险，例如虚假
#cs.CV
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← 返回所有主题Systematic Discovery of Semantic Attacks in Online Map Construction through Conditional Diffusion
本文提出 MIRAGE 框架，用于系统性地发现针对自动驾驶在线高清地图构建的语义攻击。自动驾驶车辆依赖高清地图感知车道线、分隔带、人行横道等安全关键元素，现有像素扰动攻击易被标准对抗防御（如对抗训练）中和。MIRAGE 利用扩散模型学习到的
To See is Not to Learn: Protecting Multimodal Data from Unauthorized Fine-Tuning of Large Vision-Language Model
该论文针对大视觉语言模型（LVLM）在多模态网页数据上遭受的未授权爬取和训练问题，提出了一种名为MMGuard的主动防御方法。现有对策如机器遗忘和水印均属于事后处理，无法在知识产权侵犯发生前进行保护。MMGuard通过生成难以学习的样本（u
LoREnc: Low-Rank Encryption for Securing Foundation Models and LoRA Adapters
该论文提出了一种名为LoREnc的训练无关框架，用于保护基础模型（FM）和低秩适配器（LoRA adapter）免受知识产权泄露和模型恢复攻击。现有防御方法通常需要重新训练或访问原始数据集，实用性不足。LoREnc通过频谱截断与补偿技术，在
ThermalTap: Passive Application Fingerprinting in VR Headsets via Thermal Side Channels
本文介绍了一种名为ThermalTap的新型被动非接触侧信道攻击方法，专门针对独立式VR头显。VR头显处理高度敏感的个人、专业和健康数据，但其对非接触物理侧信道的脆弱性此前研究不足。现有的侧信道攻击通常需要恶意软件执行或对硬件的物理访问，容
Still Camouflage, Moving Illusion: View-Induced Trajectory Manipulation in Autonomous Driving
本文提出了一种针对基于视觉的自动驾驶系统的新型物理对抗攻击范式。现有物理攻击通常需要复杂的补丁或动态变化的图案，以在不同的视角下保持欺骗效果，而本文反其道而行之，将视角变化本身转化为攻击工具。攻击者只需在目标车辆上安装一个静态的、被动的对抗
BEACON: A Multimodal Dataset for Learning Behavioral Fingerprints from Gameplay Data
本文介绍了 BEACON（Behavioral Engine for Authentication & Continuous Monitoring），一个大规模多模态数据集，旨在支持高保真游戏环境下的行为生物特征认证研究。背景方面，现有连续
What Concepts Lie Within? Detecting and Suppressing Risky Content in Diffusion Transformers
本文研究文本到图像（T2I）生成模型中的风险内容检测与抑制问题，重点关注最新的基于扩散变换器（Diffusion Transformer, DiT）的架构。与早期基于U-Net的模型不同，DiT通过联合注意力（joint attention
Evidence-based Decision Modeling for Synthetic Face Detection with Uncertainty-driven Active Learning
该论文针对合成人脸检测（即检测由深度生成模型生成的伪造人脸图像）中两个关键问题：模型对未知分布图像（OOD）的过度自信，以及需要大量高质量标注数据导致实用性受限。作者提出了一种名为EMSFD（基于证据决策建模与不确定性驱动主动学习的合成人脸
Secure Seed-Based Multi-bit Watermarking for Diffusion Models from First Principles
本文针对生成式图像模型（特别是扩散模型）中的种子基水印技术，提出了一套从第一性原理出发的安全水印框架。当前的水印评估主要依赖经验实验，严重受限于具体的生成与反演模型架构，导致无法对方法的性能（尤其是安全性）进行严格结论，且缺乏统一的安全性定
Backdoor Mitigation in Object Detection via Adversarial Fine-Tuning
本文研究目标检测模型中的后门攻击防御问题。后门攻击会向深度模型中植入恶意行为，同时保持其在干净数据上的性能，对安全关键的视觉系统构成严重威胁。虽然图像分类领域的后门防御已有广泛研究，但目标检测的防御方法相对不成熟。对抗微调是分类任务中常用的
Stego Battlefield: Evaluating Image Steganography Attacks and Steganalysis Defenses
该论文提出了SADBench，一个系统性的基准测试框架，旨在统一评估图像隐写攻击与隐写分析防御的能力。研究背景指出，图像隐写虽广泛用于隐私保护和隐蔽通信，但也可能被对手滥用作隐蔽通道，以绕过内容审核、传播有害语义，甚至在图像中隐藏恶意指令以
CFE-PPAR: Compression-friendly encryption for privacy-preserving action recognition leveraging video transformers
本文提出了一种针对隐私保护动作识别（PPAR）的压缩友好加密方法CFE-PPAR。PPAR旨在让机器理解视频中的人类活动而不泄露敏感视觉内容。现有加密方法在加密视频被压缩（如Motion-JPEG或H.264）时，会导致识别性能和视觉质量急
A Deeper Dive into the Irreversibility of PolyProtect: Making Protected Face Templates Harder to Invert
本文对生物特征模板保护方法 PolyProtect 的“不可逆性”进行了深入分析。PolyProtect 最初被提出用于保护人脸嵌入（face embeddings），它通过多元多项式将嵌入转换为受保护模板，每个主体的多项式的系数和指数都是
Machine Unlearning for Class Removal through SISA-based Deep Neural Network Architectures
该论文研究了机器遗忘（Machine Unlearning）领域中的类别级遗忘问题，提出了一种基于 SISA（Sharded, Isolated, Sliced, and Aggregated）框架的改进方案，用于卷积神经网络（CNN）架构
Understanding Adversarial Transferability in Vision-Language Models for Autonomous Driving: A Cross-Architecture Analysis
本文系统研究了视觉语言模型（VLM）在自动驾驶场景中的对抗性迁移性。随着VLM在自动驾驶中的应用日益广泛，其结合视觉感知与语言推理的能力提升了可解释性，但物理世界对抗攻击的迁移性风险尚未被充分探索。本文针对三种代表性VLM架构（Dolphi
Privacy-Preserving Clothing Classification using Vision Transformer for Thermal Comfort Estimation
该论文提出了一种隐私保护的衣物分类方案，旨在实现安全的人员中心控制（OCC）系统。尽管利用摄像头图像进行暖通空调（HVAC）控制以优化热舒适度的研究已广泛开展，但先前的工作未考虑对居住者图像的隐私保护。虽然已有多种隐私保护方法被提出用于图像