论文追踪 · 收录 19:30 · 原文 10月6日论文关注度3333MARCO：面向蛋白质生成模型的放射性水印框架MARCO 是首个专为蛋白质生成模型（PGM）设计的"放射性"水印框架，同时保护知识产权并实现生物安全滥用的取证溯源。它通过辅助编码器-解码器在扩散逆向去噪过程中迭代嵌入水印，保持原 PGM 参数冻结；并针对 Cα 原子对距离与扭转角（ψ、φ）设计专用损失函数，结合随机攻击模拟的对抗训练提升鲁棒性。水印可自动转移至任何基于加水印数据训练的盗版模型输出，从而对抗模型提取攻击。防御#防御与护栏#危险能力#开源模型安全
arXiv：对齐、欺骗与监督 · 收录 12:07 · 原文 10月2日论文关注度4343AuraForge：为训练安全编码 Agent 扩展安全监督AuraForge 通过合成并验证可执行的安全测试，为训练安全编码 Agent 提供可扩展的安全监督。该方法结合面向攻击的测试合成、可扩展语言的任务构建以及针对奖励作弊的防护。基于此构建的 AuraGym 覆盖 Python、JavaScript 和 TypeScript，包含来自 344 个真实仓库的 679 个可执行功能实现任务，涉及 177 个 CWE 类别。在带有人工安全测试的子集上，AuraForge 平均生成约 3 倍的测试用例，并将误报率降低 83.23%。用合成安全测试训练 Qwen3.5-4B，在三种语言上的提升大于人工安全测试（平均 19.7 FuncPass 和 6.2 SecPass，对比 14.9 FuncPass 和 4.4 SecPass）。防御#阿里巴巴 · Qwen#Agent 安全#防御与护栏#危险能力#AI 与网络攻防#开源模型安全#arXiv
论文追踪 · 收录 20:21 · 原文 9月30日论文关注度5050SynthIDBio：为 AI 生成的蛋白质序列与结构嵌入保功能水印Google DeepMind 团队提出 SynthIDBio，把水印直接嵌入 AI 生成的蛋白质序列与结构，同时保持其生物学功能。SynthIDBio-sequence 将 SynthID-text 的锦标赛采样接入 ProteinMPNN，并增加基于 g 值的过滤以保证可检测性；体外实验显示，针对 SC2RBD、VEGF-A 和 PD-L1 的水印结合蛋白在结合亲和力分布和命中率上与未加水印设计无显著差异，其中 SC2RBD 达到低纳摩尔级、VEGF-A 与 PD-L1 达到亚纳摩尔级。SynthIDBio-structure 则微调 AlphaFold 3 的扩散模块并联合训练一个受 PointNet 启发的检测器，在 AF3 评测集上以 0.1% 假阳性率取得超过 99.8% 的真阳性率，且 LDDT 与模板建模分数不下降。防御#Google DeepMind#危险能力#开源模型安全#工具与开源
arXiv：越狱、提示注入、投毒与防御 · 收录 18:13 · 原文 9月4日论文关注度2929Sentinel-RL：将拓扑推理从 LLM 智能体中卸载到安全运营中心Sentinel-RL 是一种将拓扑推理与语义推理解耦的智能体 SOC 架构，用异构图注意力编码器把实时认证子图压缩为固定维度状态，再由 PPO 策略映射到受限调查动作，LLM 智能体仅负责消费策略建议并生成分析师可读的叙述。在 LANL 综合多源网络安全事件数据集和印第安纳大学 Quartz HPC 集群上，两阶段 CREATE 摄取模式在单台 32 核节点上 14.2 分钟加载 2400 万条边认证子图，比基于 MERGE 的流水线快约 24 倍；PPO 训练 200 次迭代收敛至平均回合回报 8.74±0.31，在标注红队事件上留出集精确率 0.91、召回率 0.87；完整检测-调查-建议-人工批准循环中位耗时 6.3 秒。防御#Agent 安全#防御与护栏#危险能力#AI 与网络攻防#arXiv
arXiv：越狱、提示注入、投毒与防御 · 收录 06:19 · 原文 9月27日论文关注度3535SafeMol：分子多模态模型的双模态安全对齐分子多模态模型在纯文本与图条件输入下均存在显著越狱漏洞，安全鲁棒性需跨输入模态成立并兼顾安全、过度拒答与效用。为此研究者构建 SafeMolBench 基准，含 3702 个样本、覆盖 618 种独特危险分子，分为危险有害、危险允许与效用回放三个子集。基于该基准提出的参数高效对齐框架 SafeMol 联合优化两种模态的轻量模块，用 MMD 做分布级表示对齐并显式建模分子危险性与有害操作意图，实验显示攻击成功率下降数十个百分点，同时保持较低过度拒答与分子任务效用。防御#越狱与攻击#防御与护栏#危险能力#多模态
