近日，中国科学院软件研究所团队聚焦多模态有害内容识别、跨模态语义检索、大模型安全防护等问题，在生成式AI内容安全检测与模型安全研究方面取得系列进展。
针对网络模因有害内容隐蔽、且在形式、主题与时间上持续演化，研究提出了RepMD方法，依托攻击树理论构建设计理念图DCG，通过对历史有害模因进行设计步骤复现和图剪枝，提炼有害模因设计流程，并利用该图指导多模态大模型进行有害模因检测。这是从有害模因图的“设计理念”角度建模有害模因的生成逻辑，为溯源和分析恶意用户的攻击行为提供支撑。实验结果显示，RepMD检测精度达81.1%，在类型迁移与时间演化场景下均保持稳定性能。人工评估显示，该方法可提升审核效率，使单个模因的判别时间缩短15至30秒。
针对短视频中仇恨信息隐蔽性强、模态干扰问题，研究提出了从特征融合转向决策仲裁的SAGE框架。SAGE设计了相互解耦的模态专家网络，保留各模态的独立语义表达，并通过全局专家协商与实例级“仲裁庭”机制，根据证据显著性动态做出判断。在经典数据集上，SAGE优于现有主流框架，准确率提升6.64%至21.23%。
针对生成式检索语义区分能力不足、对齐偏置和闭集检索限制等问题，研究提出了SIGMA框架，构建了分层语义标识符体系。SIGMA通过多粒度层级标识符，保证图像表示的唯一性与语义一致性，并提出渐进式“语义内化”训练策略，引入语义软标签刻画细粒度图文对应关系，使模型具备对未见样本动态标识符分配的能力，实现开放集检索。在经典数据集上，SIGMA在Recall@1、5、10指标上分别提升10.65%、8.50%和7.00%。
针对大语言模型面临的提示注入攻击风险，研究提出了InstruCoT方法，构建多样化攻击数据合成机制，并引入指令级Chain-of-Thought微调策略，使模型能够显式识别、推理并拒绝恶意指令。研究从行为偏移、隐私泄露和有害输出三个维度进行实验评估。结果显示，InstruCoT在四种主流大模型上均优于基线方法，并在安全增强的同时保持了模型原有的实用性能。
相关论文被自然语言处理领域顶级会议ACL 2026接收。研究工作得到国家重点研发计划的支持。
2024年11月7日，全省科学技术奖励大会在南京召开，隆重表彰2023年度江苏省科学技术奖获奖单位（集体）、企业和个人。省委书记信 金属表面超疏水在自清洁、防腐、减阻和防冰等领域具有潜在的应用价值。当前，金属表面超疏水性能的实现依赖于传统的二元协同设计思想，即在材料表面制作微/纳米结构，进而采用低表面能有机物进行修饰。这种依靠粘附 近日，教育部公布第二批国家市域产教联合体名单，分别是江苏太仓、浙江宁波、浙江义乌、广西南宁、四川宜宾、新疆昌吉等6个市（县）。 教育部为何新布局建设这6家市域产教联合体？联合体如何走 中国教育报-中国教育新闻网北京11月1日讯（记者 欧媚）记者今天从全国人大常委会法制工作委员会发言人记者会上获悉，十四届全国人大常委会第十二次会议将于11月4日至8日在北京举行，将对学前教育法 中国教育报-中国教育新闻网讯（记者 刘玉）11月11日至15日，2024年全国普通高等学校体育教育专业学生基本功大赛在沈阳体育学院举行。大赛由教育部体育卫生与艺术教育司主办，辽宁省教育厅、沈阳体育 ◎摘 要 作为国家战略科技力量的重要组成部分，高水平研究型大学要以有组织科研推进科技体制改革，强化基础研究、科技成果转化应用；以学科交叉融合体系蓄力科技体制改革，加强学科交叉融合与突破 。本文链接：生成式AI内容安全检测与模型安全研究获进展http://www.sushuapos.com/show-12-2876-0.html
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