基于部分 C2PA 来源信息增强图像取证
一项被 IEEE WIFS 2026 接收的研究提出两步策略，利用图像上仅记录最后操作的部分 C2PA Content Credentials（CCs）作为可信知识，通过结构分析重建最后签名者施加的操作，并据此适配取证检测器以缓解分布偏移。
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共 6 条 · 更新于 11:22
arXiv推荐指数4545
arXiv推荐指数4949 图像扩散模型 LoRA 适配的来源签名检测协议（arXiv 预印本）
一篇 arXiv 预印本提出一套协议，用于检测在线服务是否在使用标准图像扩散模型的 LoRA 适配版本，并在开放世界场景下（候选适配与替代模型未知）区分基础模型、LoRA 适配与其他模型家族。该方法基于假设检验，仅利用模型生成图像集合的内在维度构建黑盒签名，区别于以往在已知候选模型列表内做模型识别的工作。论文目前处于 Under review 状态，作者为 Tobias Cheung。
arXiv推荐指数7575 面向 MCP 的解码时来源绑定防御论文：阻断跨模态提示注入攻击
论文提出针对 MCP 的解码时来源绑定（decode-time provenance binding）机制，通过 HMAC 认证信任标签、MCP 维护的来源账本与上下文污点追踪，抵御经由工具解码进入多智能体工作流的间接提示词注入。
arXiv推荐指数4747 边缘 VLM 物理对抗鲁棒性统一评估框架：紧凑 grounding VLM 与目标检测器同样易受对抗补丁攻击
研究提出统一指标 cASR（条件攻击成功率），在匹配灰色遮挡物下比较紧凑 grounding VLM 与目标检测器对行人佩戴对抗补丁的检测逃逸情况，发现 VLM 可与检测器同样脆弱。失败模式主要与模型输出格式而非架构家族相关，其中位移与替换会返回高置信度、格式完整的框，仅遗漏对下游系统可见，因而更危险。分布偏移下，原本以遗漏为主的 VLM 会转向更多位移/替换失败。
arXiv推荐指数2626 CAESAR：用于认知攻击评估的混合现实搜救平台
研究团队开发了 CAESAR，一个面向协作搜救训练的多用户混合现实框架，集成四类认知攻击并配套多模态数据采集管线，用于系统评估对抗条件下的认知攻击。受控用户研究深入分析了基于延迟的攻击，显示其对任务表现和用户行为产生可测量影响，并刻画了用户的主观体验。该工作已被 2026 IEEE ISMAR 接收，并将发表于 IEEE TVCG 特刊。
arXiv推荐指数3434 BrushOff：基于笔触重渲染的绘画水印去除攻击
研究者提出 BrushOff，一种无需训练、无需知晓水印、也不依赖生成模型的笔触重渲染攻击，可将 VINE 水印在 500 幅五种风格绘画上的检测率从至少 97.8% 降至 1.8%，输出无参考质量分数接近干净画作。