arXiv Computer Vision· Yinzhen Huang, Jiahe Xie, Yitong Sun, Ruochen Zhang, Xingxing Wei·· 4 小时前AI 评分24
EVO-Detect：通过双流轨迹分析统一动态检测 MLLM 后门
Beyond Static Cues: Unified Dynamic Detection of MLLM Backdoors via Dual-Flow Trajectory Analysis
AI 导读
研究者提出 EVO-Detect，一个通过双流轨迹分析动态检测 MLLM 后门的统一框架，将诊断范式从静态观测转向动态输出演化。该方法在早期解码步骤中通过 Attention Flow 和 Logits Flow 两个通道监测内部信号演化，并将轨迹转化为样本级指标以区分自然扰动与后门证据。
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