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10月7日周三
  1. arXiv:危险能力与安全评测 · 收录 · 原文 日期未知论文37

    研究者提出读取路由 logits 的 MoE 视觉语言模型多模态安全检测器

    研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器,在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号,在生成前判断多模态请求是否安全,且不修改模型参数或专家路由。作者发现路由 logits 对多模态输入是否安全具有很高的预测性。在 Qwen3-VL 和 Kimi-VL 上,该检测器显著降低了 HoliSafe 基准上的安全错误,并泛化到安全模式不同的分布外基准 MISHard 和 MM-SafetyBench。作者认为,相比通过提示、监督微调或路由专家引导来干预模型行为与内部状态,直接读取自然涌现的信号并接入外部安全机制,可作为现有安全干预的简单、有效且非侵入式的补充。

10月1日周四
  1. arXiv:越狱、提示注入、投毒与防御 · 收录 · 原文 论文52

    SED:面向 LLM 智能体的免训练持续安全策略学习框架

    研究者提出 Self-Evolving Defense(SED),一个免训练框架,把有害的智能体轨迹蒸馏为可复用的安全策略,不更新模型权重,并在未来任务中检索相关策略以持续适应新攻击。作者在 DeepSeek V4 Flash、GLM 5.2 和 Kimi K3 三个开源模型、覆盖越狱、提示注入和不安全代码生成的八个基准上测试 SED。结果显示,SED 将 AGENTDOJO 上的定向提示注入成功率降至 0.42%,最佳基线防御为 3.7%;在 HARMBENCH 上把自适应 X-TEAMING 攻击成功率控制在 7.8%,最佳基线为 35.2%,同时保持良性任务效用。论文共 39 页、6 张图,代码已公开。

已经到底了