Shanghao Shi, Jian Xiao, Hao Li, Yuanhaur Chang, Yevgeniy Vorobeychik, Nathan Jacobs, Neal Patwari, Ning Zhang · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.30439 · open-access PDF
Các mô hình lý luận lớn gần đây có thể đưa ra kết luận nơi các bức ảnh thông thường được chụp chỉ bằng thông tin thị giác, tạo ra một rủi ro bảo mật vị trí nghiêm trọng ngay cả khi siêu dữ liệu và các định danh địa lý rõ ràng được loại bỏ. Để hiểu cơ chế đằng sau địa phương hóa tinh tế như vậy, chúng tôi đã phát triển GeoTrace, một cuộc tấn công lý luận có cấu trúc cho thấy cách các mô hình trích xuất các manh mối thị giác có liên quan đến vị trí và soạn thảo chúng thông qua lý luận địa lý thô đến tinh tế.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Recent large reasoning models can infer where ordinary photos were taken using only visual information, creating a serious location privacy risk even when metadata and obvious geographic identifiers are removed. To understand the mechanism behind such fine-grained localization, we develop GeoTrace, a structured reasoning attack that exposes how models extract location-relevant visual clues and compose them through coarse-to-fine geographic reasoning. We evaluate GeoTrace on a worldwide benchmark of 525 ordinary images spanning natural, urban, residential, and human-centered scenes while exclud
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.30439, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange