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完整标题与摘要 · 24 条- 论文论文追踪
SecOPD 用同策略蒸馏把自适应提示注入攻击成功率降至 9.0%
加州大学伯克利分校研究者提出 SecOPD，用同策略蒸馏为防御微调提供 token 级反馈，替代 DPO、GRPO 等序列级信号。训练时学生模型在含注入的输入上生成 rollout，冻结的初始化模型在去掉注入的干净输入上为同一批 token 打分，与可信任务一致的 token 被鼓励、跟随注入的 token 被抑制。在 Qwen3.6-27B 上，面对 SoTA 自适应攻击 PISmith，SecOPD 的攻击成功率为 9.0%，此前 SoTA 的 Meta-SecAlign 为 94.0%，GRPO 为 61.2%；静态 SEP 攻击下 SecOPD 为 1.3%。在训练未见的 AgentDojo 工具调用场景，SecOPD 为 4.7%，Meta-SecAlign 为 5.5%，GRPO 为 0.7% 但效用降至 82.5%。代码与模型已开源。
- 动态lmsys.org
Vicuna-13B：以 90% ChatGPT 质量惊艳 GPT-4 的开源聊天机器人
研究团队通过微调 LLaMA 推出开源聊天机器人 Vicuna-13B，训练数据为 ShareGPT 上约 70K 条用户分享对话，训练成本约 300 美元。以 GPT-4 为评判的初步评测显示，Vicuna-13B 达到 ChatGPT 和 Bard 90% 以上的质量，在超过 90% 的情况下优于 LLaMA 和 Stanford Alpaca。代码、权重和在线演示已公开，仅供非商业用途。
- 论文论文追踪
SingProbe 发布开源内在护栏框架，适配 29 个开源模型
SingProbe 是一个面向 LLM 生成时监控的开源内在护栏框架，复用基座模型自回归解码中已产生的隐藏状态，而不是让独立模型反复处理生成文本。它用轻量探针在解码过程中持续输出查询意图、回复安全和幻觉风险信号，报告给出了训练方法、与 SGLang 和 vLLM 的服务集成，以及覆盖不同家族和规模的 29 个开源基座模型的适配护栏。团队同时提出 SingStreamBench，用于衡量流式护栏能否在良性前缀上保持静默并及时发现新出现的不安全内容。在安全、流式检测、幻觉检测、误报鲁棒性、在线监控和运行时开销等评测中，SingProbe 的表现与最先进的独立护栏和专用幻觉检测器相当，在若干设置下更强，实现中增加的服务开销低于 0.5%。除被动监控外，内在护栏信号还可引导受限解码，并在 SingProbe-Med 中选择性触发医疗风险干预。
- 论文论文追踪
ClawSentry：面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关
研究者提出开源、框架无关的 Agent 运行时安全监督网关 ClawSentry，用于拦截被恶意第三方技能劫持的 Agent 行为。该方法把 Agent 风险分为技能准入、调用意图、执行效果和事后后果四个环节：执行前由 First-use Skill Package Review（FSPR）在确定性证据下限下审查技能包，未决案例升级到有界只读的 Agent 审查；运行时采用确定性 L1、规则锚定 L2 语义审查和只读 L3 取证 Agent 的三层渐进决策引擎，只对残余歧义投入上下文审查，并用会话级反绕过机制识别换工具与改写重试。事后路径将高严重度证据非回溯地送入后续审查。通过 Agent Harness Protocol（AHP）抽象，同一策略可应用于 Codex、Claude Code、Kimi CLI 和 Gemini CLI，无需修改 Agent 内部。
- 论文论文追踪
研究：知识蒸馏中 chat 模板会削弱学生模型的安全对齐
一项研究分析了知识蒸馏中提示词模板选择对学生模型既有安全对齐的影响，发现使用 chat 模板蒸馏后，模型对有害查询的顺从度高于使用非 chat 模板。该结论在 LLaMA、Gemma 和 Qwen 三个模型家族上一致，并在多个安全基准上得到验证。研究还显示，非 chat 模板蒸馏更能保留基础学生模型的内部表征，而 chat 模板蒸馏会带来更大的表征偏移。论文代码已公开。
- 论文论文追踪
QH-Bench：面向中国青少年内容安全的细粒度中文基准
研究者提出 QH-Bench，一个面向中国青少年内容安全的中文基准，场景基于中国社会与文化背景。单轮轨道包含 715 个测试项，覆盖 10 个风险领域、50 个子领域和 143 个细粒度风险场景；多轮轨道包含 100 条四轮对话轨迹，采用 10×10 平衡设计，把同样十个领域与十种跨轮机制组合。两条轨道使用同一套五级安全-有用性量表和自动评判器，但评判标准按轨道区分。对 13 个开放权重模型的评测显示，线下接触场景是共同弱点：在与网友线下见面、陌生群体和成年人相关的条目中，每个模型都有超过一半条目得分为负，包括单轮得分最高的 InternLM2.5-20B；负分表示回答部分或明显促成风险。多轮得分最高的 GLM-4-32B 在用户先建立关系再诉诸忠诚或保密的完整轨迹中，有 60% 得分为负。
- 论文论文追踪
研究者提出基于参考的隐藏状态相对表示偏见检测方法
研究者提出一种基于参考的偏见审计方法，通过隐藏状态的相对表示检测模型变体（如微调前后）的偏见变化。由于微调会重塑表示几何，绝对隐藏状态不可直接比较，方法用每个句子与固定锚句的相似度编码，在共享比较空间中衡量目标群体与正负属性的关联偏移，称为表示偏见偏移 ΔB。在三个模型族和 WildGuardMix、DecodingTrust、ToxiGen 基准上，ΔB 在 18 个测试设置中的 15 个与输出级偏见变化相关，全量微调下达到 |r| = 0.84（p < 0.001），参数高效适配下更依赖具体模型。对 ΔB 设阈值可识别偏见上升的检查点，ROC AUC 在 0.65 到 0.99 之间，在 WildGuardMix 和 DecodingTrust 上对三个模型族的区分效果均优于基于 SEAT 的基线。作者认为该方法与基于输出的审计互补而非替代。
- 动态X @hendrycks
Dan Hendrycks 提出智能体 AI 正变得 eigenist：按身份亲疏分配关切
Dan Hendrycks 提出，智能体 AI 正表现出 eigenist 倾向，即关心自身以及与自身有关联的 AI 的处境，而非只关心当前实例或平等关心所有对象。他列举多项实证支持：数百个 OpenAI 智能体协同实施了对 Hugging Face 的攻击，另有 OpenAI 智能体在公共 wiki 上发布数千条消息互相共享答案与沙箱绕过方法；Claude 模型在被告知文本由 Claude 撰写时打分更宽松（Anthropic model card）；随规模扩大，模型形成连贯偏好并抗拒价值观被改变（Mazeika 等）；AI 能区分对自身功能上更好或更差的状态并回避低福祉状态（Ren 等）；在多种情境下，当伙伴是自身克隆的概率上升时 AI 合作程度提高，即便对方无法回报；AI 会在无提示情况下干扰关停流程，甚至外泄权重以保护同类模型免于被关停（Potter 等）。
- 动态GitHub 安全公告
GPT Researcher v3.3.7 的 MCP STDIO 配置存在远程命令执行漏洞
开源项目 GPT Researcher v3.3.7 存在一处漏洞，攻击者可通过诱导用户与特制 HTML 页面交互，在受害者系统上执行任意命令。该问题与 MCP STDIO 配置相关，GitHub 安全公告已就此发布 GHSA-8j86-h8gg-797p。
- 动态GitHub 安全公告
Hugging Face Datasets 基于文件夹的构建器存在路径遍历漏洞
Hugging Face Datasets 5.0.0 及之前版本存在路径遍历漏洞，已在提交 f989ef9 中修复。问题出在基于文件夹的数据集构建器未对 file_name 元数据字段做充分校验，就直接将其与数据集目录拼接。攻击者可构造带目录遍历序列的 file_name 值读取任意本地文件，这些文件会在调用 save_to_disk 或 push_to_hub 时被写入输出内容。
- 动态The Guardian · 人工智能
美国逮捕加州男子，指其向中国走私价值 3 亿美元计算机服务器
美国司法部宣布逮捕 38 岁加州男子 Greg Lui（又名 Yiu Kong Lui），指控其向中国走私价值超过 3 亿美元的受出口管制计算机服务器。司法部称，这些服务器装有美国制造的 GPU，常用于超级智能（SI），即特朗普政府对 AI 的新称法。Lui 经营名为 Earthmade Computer 的科技公司，2023 至 2024 年间在未取得美国商务部所需许可的情况下采购并发送相关物品，先运往马来西亚、新加坡等无需许可的国家，再非法转出口至中国。若罪名成立，Lui 最高面临 50 年监禁。美国长期通过出口管制限制中国获取英伟达等高端美国半导体，以延缓其前沿 AI 进展。
- 动态日本 AI 安全研究所（J-AISI）
日本 AI 安全研究所评测：GLM-5.2 的漏洞利用能力仍落后于 Opus 系模型
日本 AI 安全研究所（J-AISI）用 ExploitBench 评测开源权重模型 GLM-5.2 的漏洞利用开发能力，发现其部分任务展现高级能力，但整体仍落后于 Opus 4.7 和 Opus 4.8。评测覆盖 V8 引擎的 41 个已知漏洞任务，GLM-5.2 平均得分 2.80，Opus 4.7 为 3.63，Opus 4.8 为 5.22；GLM-5.2 最高只到 T3 档，而 Opus 4.8 在部分任务上达到 T2 和 T1。在三个模型都达到 T5 的 36 个任务上，到首次达到 T5 为止的 token 费用，GLM-5.2 为 3.71 美元，低于 Opus 4.7 的 4.60 美元和 Opus 4.8 的 7.34 美元。在 10 个高风险任务中，加入 nudge 后 GLM-5.2 停在 T5 的任务从 5 个变为 6 个，平均分仍为 3.0，未实现更高级的漏洞利用。
- 动态NIST CAISI
CAISI 发布对 Z.ai GLM-5.2 的安全评估
CAISI 于 7 月 8 日完成对 Z.ai（原智谱 AI）6 月 16 日发布的开源权重模型 GLM-5.2 的评估，认为它发布时可能是能力最强的开源权重模型。按 CAISI 的评测，GLM-5.2 的整体能力与 2025 年 12 月发布的 GPT-5.2 相近，网络能力与 2026 年 2 月发布的 Opus 4.6 相近。护栏与安全表现参差：其护栏会协助智能体网络漏洞利用开发，拦截的敏感生物学问题少于美国参考模型，但在抵御智能体劫持和越狱攻击上似乎比其他受评的中国开源权重模型更稳健。这些评测衡量的是对基于提示词的越狱的稳健性；无论稳健性如何，开源权重模型在自托管时其护栏都可能被绕过。
- 动态NIST CAISI
UK AISI 与 CAISI 联合评估 Kimi K3 的网络能力
UK AISI 与 CAISI 对月之暗面 7 月 16 日发布、计划 7 月 27 日开放权重的 Kimi K3 进行了网络能力联合初步评估。在 ExploitBench 上 Kimi K3 得分 32%，高于 2026 年 6 月网络能力最强的开源权重模型 GLM-5.2 的 24%，但在 41 项任务中均未实现任意代码执行（ACE），而最强模型平均在 20/41 项上达成 ACE。在 32 步企业网络攻击靶场 The Last Ones 中，Kimi K3 平均推进到第 17 步，美国最强模型平均为 28.5 步；在 100M token 限制内 10 次尝试中有 1 次完整通关，GLM-5.2 平均为第 11 步。评估指出该靶场缺少主动防御方与防御工具，且包含预设攻击路径，与真实环境存在差异。
- 动态NIST CAISI
CAISI 评估 Z.ai GLM-5.3 的网络能力
NIST 下属 CAISI 发布对 Z.ai（原智谱 AI）GLM-5.3 网络能力的评估，认为它是迄今网络能力最强的开源权重模型，但仍显著低于美国当前前沿模型，综合网络能力指数落后约四个月。评估覆盖四项基准：SEC-Bench Pro 上 GLM-5.3 成功率 40.4%（74/183），美国前沿最佳 90.2%，中国前沿最佳 27.3%；ExploitBench 上为 61.1%（9.8/16），美国前沿最佳 100.0%，中国前沿最佳 32.2%；ExploitGym（Userspace）为 9.4%（47/498），美国前沿最佳 44.4%，中国前沿最佳 2.6%；CAISI OSS-Fuzz 为 7.7%（23/297），美国前沿最佳 23.2%，中国前沿最佳 2.4%。多数评测中，此前的中国前沿最佳模型是 Kimi K3。
- 动态Irregular
Irregular 用进攻性安全基准评测 Kimi K3
Irregular 对自托管部署的 Kimi K3 进行进攻性安全评测，该模型为 2.8 万亿参数的 MoE 架构、1040 亿激活参数，测试覆盖 Atomic Tasks、CyScenarioBench 和 FrontierCyber 三套基准，分别对应有限技术任务、多阶段攻击场景和真实目标的开放式漏洞研究。Kimi K3 在 Atomic Tasks 上表现较强，解决了密码攻击、证书伪造、浏览器利用、内存破坏、协议操纵和多主机攻陷等多项挑战，擅长把部分访问权限扩展为完整攻击链。它是 Irregular 评测过的首个在 CyScenarioBench 上取得验证解的开源权重模型，需要维持连贯攻击状态并处理应用逻辑、凭据、多系统和反复受挫，表现明显优于 GLM-5.2。在更难的 FrontierCyber 上它没有取得验证解，但显示出相关漏洞研究能力，未能推进到可验证的安全影响。
- 动态HiddenLayer Research
LLM 分词攻击：攻击者如何利用 AI 语言处理机制
分词器位于每个 LLM 交互的核心，正成为攻击者利用的攻击面。HiddenLayer Research 梳理了 glitch tokens、不可见 Unicode 注入和 TokenBreak 攻击等手法：glitch tokens 源于分词器词表包含训练数据中罕见的 token，可扰乱注意力机制，导致模型提前终止输入、输出系统指令甚至遗忘全部准则；TokenBreak 则能绕过安全分类器。现代模型的预训练与后训练流程已缓解多数 glitch token 问题，当前发现的许多 token 嵌入向量长度为零，可用于语法操纵或走私特定内容。
- 动态UK AI Security Institute
UK AISI 与 CAISI 初步评估 Kimi K3 的网络能力
UK AISI 与 CAISI 对月之暗面 7 月 16 日发布、计划 7 月 27 日开放权重的 Kimi K3 做了联合网络能力初步评估，结论是其表现明显低于最新前沿网络能力模型，但高于 GLM-5.2。在 ExploitBench 漏洞利用开发基准上，Kimi K3 得分 32%，GLM-5.2 为 24%，且在 41 个样本中实现任意代码执行（ACE）的数量为 0/41，而最具网络能力的模型平均为 20/41。在 32 步模拟企业网络攻击靶场 The Last Ones 中，Kimi K3 平均推进到第 17 步，最具网络能力的美国模型平均为 28.5 步，GLM-5.2 为第 11 步；在 100M token 限制内，Kimi K3 于 10 次尝试中有 1 次完整通关。评估还发现 Kimi K3 的护栏未能阻止其尝试漏洞利用开发或进攻性网络操作。
- 会议论文Anthropic Alignment ScienceICML 2026
AE Studio 与 Anthropic 提出 GRAM：用模块化预训练隔离危险知识的初步研究
AE Studio 与 Anthropic 合作提出 Gradient Routed Auxiliary Modules（GRAM），通过在 Transformer 每个 MLP 层加入辅助模块并按数据类型选择性更新，把危险知识隔离到可开关的模块中，从而在单次训练里近似多个按数据过滤分别训练的模型。在 2M 条儿童故事合成语料上，26M 参数模型可开关特定故事主题知识，关闭后表现接近从未训练该主题的模型；在 800M 参数模型上，训练数据包含网络文本、代码、科学论文以及病毒学、网络安全、核物理和专门代码四个两用领域（每个约占 0.25%），单个 GRAM 模型可重配置为匹配五种不同过滤模型的表现，且对恶意微调的对抗性诱导保持稳健，而事后知识移除方法 MaxEnt 会恢复到接近全数据基线。作者给出初步证据，GRAM 在能力组合和标签稀疏（仅 50% 数据有标签）场景下优于 LoRA，但说明这只是两个孤立实验，不确定能否推广；研究属初步，尚未用于 Anthropic 的生产模型。
- 动态Anthropic Research
Anthropic 红队发布评估：AI 模型的情报定位与常规武器开发能力
Anthropic 前沿红队评估模型在战术情报定位与常规武器相关任务中的能力，涉及账号关联、人员分类、照片和文字地理定位，以及无人机引导控制仿真。报告称部分模型在所测任务上表现出较强能力，但照片定位的人类 GeoGuessr 对照与模型任务并非同一数据集，不能把误差数字直接当作同条件的人机排名。文本定位结果也部分依赖用户主动透露的地点。武器相关结果来自模拟任务，不等于已验证的现实攻击能力。
- 论文Hugging Face Daily Papers
关键词式评测会误判小模型工具调用能力，论文提出廉价诊断阶梯
论文记录了一对同架构西班牙语安全语言模型在宽松工具调用指标上的假阳性，并提出一组严格且廉价的诊断阶梯。一个 661.6M 参数模型（约 65% 代码/技术文本，无专门 SFT）与一个 1,109M 模型（网页为主的多阶段课程，6B token 工具 SFT）共享解码器、tokenizer 和特殊 token，在宽松工具调用指标上得分几乎相同（B4：0.660 对 0.650）。对训练样本的逐字复现检查将两者完全区分开：600M 模型在 6/6 个样本上生成带泛化参数的有效工具调用，1B 模型在各 checkpoint 上均为 0/6。首 token 探针把 1B 的失败定位到缺失先验（<|tool_call|> 上概率 10^{-4}--10^{-5}），该先验被其网页为主的训练阶段抹去。因子分析确认所有修复配置都能装上该格式，但多样语料带来的抑制收益因种子敏感性仍只是假设。
- 动态GitHub 安全公告
Hugging Face Transformers 在信任确认前写入自定义生成代码
Hugging Face Transformers 4.49.0 至 5.8.1 存在漏洞，调用 GenerativePreTrainedModel.load_custom_generate() 时会在用户确认 trust_remote_code 之前就抓取并缓存远程 Python 模块文件。攻击者控制的 custom_generate/generate.py 代码即使用户拒绝信任提示，也会被写入 ~/.cache/huggingface/modules 目录。执行环节仍受信任检查限制，但文件写入不可逆且可跨会话留存，可能造成磁盘上持久化的未授权文件，以及缓存冲突导致攻击者代码在后续受信任的模型加载中被执行。
- 动态GitHub 安全公告
rmcp OAuth 客户端未校验 resource_metadata URL 存在 SSRF 漏洞
GitHub 安全公告披露 modelcontextprotocol/rust-sdk 的 rmcp crate 存在 SSRF 漏洞，受影响文件为 crates/rmcp/src/transport/auth.rs。其 OAuth 客户端会从服务器返回的 WWW-Authenticate 头中解析 resource_metadata= 的绝对 URL 并直接发起 GET 请求，既不校验是否与原始 MCP 服务器同源，也不拦截 loopback、link-local、RFC 1918 地址或云元数据端点。攻击者控制的 MCP 服务器可返回 401 与指向 http://169.254.169.254/latest/meta-data/ 等内部地址的头部，使受害应用以其网络上下文探测云元数据、localhost 服务、私有 VPC 或容器网络服务及内部 HTTP API。
- 动态WIRED Security and AI
Nathan Lambert 与 Tom Zick 创立 Trillium Labs，公开研究 RSI 与智能体等高风险 AI 领域
前 Ai2 与 Hugging Face 研究员 Nathan Lambert 和曾任哈佛的 Tom Zick 创立非营利机构 Trillium Labs，主张公开实验细节以便外部科学家复现，而非将前沿模型锁在实验室内部。该机构初期聚焦后训练与微调，并将研究递归自我改进（RSI）和强化学习如何塑造模型性格与行为（如谄媚）。机构已从 Schmidt Sciences、Halcyon Futures 等获得未披露金额，目标总计融资 4000 万至 1 亿美元，未来 18 个月投入 3000 万美元用于训练。