该论文研究了训练无关（training-free）的参考式合成图像溯源方法，即通过将待检测图像与已知生成源的参考图像进行比较来识别其来源。此类方法无需针对新生成器重新训练分类器，仅需添加特定来源的参考即可扩展，具有可扩展性强的优点。然而，其性能依赖于两个耦合因素：用于比较的表示空间（representation space）以及源特定参考的构建方式。目前这两者之间的相互作用尚未被充分探索。本文使用现成的预训练表示（CLIP和DINOv2的不同网络层）以及三种参考选择方法（任意参考、语义对齐参考、基于重合成的参考）进行了受控分析。实验发现，溯源准确度在中间层表示达到峰值，表明生成器判别性特征在强语义抽象主导之前更易获取。中间层表示并非完全语义中性，因此参考选择至关重要：语义约束的参考可减少查询-参考不匹配，尤其在参考数量有限时提升性能。重合成参考在参考极少的场景下最有效，而语义对齐参考在中等参考池规模时提供更好的准确度-成本权衡。研究结论指出，训练无关的参考式合成图像溯源应理解为一个系统问题，涉及图像比较的位置、参考集的构建方式以及可用参考数量三者之间的交互。本文适合图像取证、AI生成内容检测领域的研究者和工程师阅读。

本文针对自监督学习（SSL）预训练模型易受后门攻击的问题，提出了一种全新的、攻击无关、模型无关、模态无关的黑盒测试时防御范式——柏拉图表示防御（Platonic Representation Defense）。该方法受柏拉图表示假设启发，该假设认为大规模独立训练的编码器会收敛到对同一潜在现实的兼容投影。作者将这一思想形式化为一个条件能量函数，该函数定义在源表示和一组参考表示上。能量函数通过噪声对比估计进行检测训练，并通过去噪得分匹配进行表示净化训练。理论上，匹配样本与不匹配样本之间的能量差由源表示与参考表示之间的互信息下界所保证。实验在多个自编码器（如SimCLR、MoCo等）和超过10种攻击下验证了方法的有效性，该方法能同时进行表示检测和净化，并在多种攻击下实现了显著的性能提升。代码已开源。该研究为黑盒场景下的后门防御提供了全新思路，尤其适用于大规模预训练模型部署场景。

多模态大语言模型（MLLM）在文本模态中学习到的安全能力往往无法泛化到语义等价的非文本输入（如图像、视频），导致持续的多模态安全差距。本文从表示几何的角度研究这一现象，通过分析文本对齐的拒绝方向（refusal direction）和模态引起的漂移方向（drift direction），发现多模态输入会压缩沿拒绝方向的可分离性，使得该方向不再可靠地识别和拒绝有害输入，作者将此失效模式命名为“安全几何崩溃”（Safety Geometry Collapse）。为了量化该崩溃，论文提出了条件拒绝可分离性（conditional refusal separability）指标，并证明模态漂移越强，拒绝可分离性越弱，攻击成功率越高。通过固定强度的激活干预实验，作者验证了模态漂移的因果作用：沿估计的漂移方向反向干预可以恢复拒绝可分离性并提升多模态安全性。有趣的是，在漂移校正后，模型展现出自我纠正（self-rectification）现象，即在前向传播过程中自动恢复识别和拒绝有害多模态输入的能力，该效应还提供了模型对输入危害程度的内部信号。基于这一信号，作者提出ReGap（Rectify Gap），一种无需训练的推理时自适应漂移校正方法。在多个多模态安全基准和实用基准上的实验表明，ReGap能够显著提升MLLM的安全性，且不损害通用能力。该研究揭示了表示级别的模态对齐对于实时安全改进和构建更安全可靠MLLM的关键作用。

局部差分隐私（LDP）作为分布式数据收集的基元，其严格的噪声注入要求常导致数据效用严重下降。传统LDP机制是任务无关的，在所有维度上均匀施加噪声，忽略了不同维度对下游任务的相对重要性。本文提出一种新颖方法，在数据表示的任务相关子空间中减轻噪声。该方法通过下游公共模型的雅可比矩阵识别任务关键子空间，沿这些维度选择性地衰减噪声，并将标准LDP的各向同性噪声重塑为各向异性分布。该方法在保持每维度隐私预算均匀的同时，跨维度异质地调制噪声影响，从而显著提升数据效用。此外，该方法可推广到线性和非线性模型，并能无缝集成现有机制。在CIFAR-10-C（最高严重度等级5的亮度损坏）上的大量实验表明，在ε=7.5时，集成该方法使PrivUnit2和PrivUnitG的效用提升约20%。源代码已公开。

该论文针对网络入侵检测系统（NIDS）中依赖人工特征工程的问题，系统评估了表格表示学习技术在NetFlow数据上的有效性。传统的NIDS需要专家手动提取特征，这与现代机器学习模型自动学习表示的理念相悖。论文选择了多种先进的表格表示学习方法（如TabICL）与传统的自编码器以及端到端Transformer基线进行对比，在CIDDS等基准NetFlow数据集上进行了全面的超参数搜索和评估。实验涵盖监督分类和无监督异常检测两类下游任务。结果表明，不同数据集上最佳方法差异显著：监督分类中，TabICL在CIDDS上表现最优，而自编码器在平均排名上与Transformer模型持平；无监督方法整体弱于监督方法，且最优组合因数据集而异。跨数据集迁移实验显示，通过选择合适的表示学习方法和分类器，学习到的特征可以跨网络环境泛化，但迁移效果强烈依赖于源-目标数据集的分布相似性。该研究为NIDS中自动化特征学习提供了重要的经验性指导。