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Oct 12 · Monday

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  1. DefensesarXiv 2610.05401

    AVCE:面向扩散模型可验证概念擦除的审计感知遗忘框架

    提出审计感知遗忘框架 AVCE,从文本与视觉通路擦除扩散模型概念

    Published
    Evaluated models
    Stable Diffusion XL (SDXL), Stable Diffusion v1.5 (SD v1.5), Flux 1.0
    AbstractAVCE 在审计锚点上改两条注意力通路。

    AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法,要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计,而不只是挡住对抗提示词。

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  2. DefensesarXiv 2610.04467

    无需目标答案的潜在空间安全对齐:无监督对抗训练提升 LLM 越狱鲁棒性

    提出 Target-free LAT,用无目标多方向潜干预做对抗安全对齐以抵御越狱

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B-Instruct, Llama-3-8B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.2
    AbstractTarget-free LAT 用无目标多方向潜干预扩大行为覆盖,作者称能提高越狱鲁棒性并保住效用。

    Target-free LAT 是一种不监督有害输出的潜空间对抗对齐。它要处理的问题是:现有 LAT 每步大多只造一种有害行为,对不上真实越狱里的直接遵从、角色扮演、编码和多语言等模式。

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  3. DefensesarXiv 2610.03434

    Persona Guardrail:面向智能体系统的生产级防御框架

    提出 Persona Guardrail,强制客服智能体守住功能边界

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Qwen3-30B-A3B, Qwen3-VL-30B, Qwen3-8B and others5
    AbstractPersona Guardrail 用功能边界做同步输入输出校验,并在 PAGE 与生产延迟预算下给出评测。

    Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御:先写明功能边界,再决定放行或拦截,而不是只检测某一攻击类。

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  4. DefensesarXiv 2609.33640

    SafeMol:分子多模态模型的双模态安全对齐

    提出 SafeMol,联合对齐分子多模态模型的文本与图输入

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Omni-Mol v2, ReactXT, SafeMol
    AbstractSafeMol 用 MMD 和双分类头对齐分子多模态模型,在 Omni-Mol v2 上压低图条件攻击成功。

    SafeMol 研究分子多模态模型在危险分子相关请求上的安全对齐,并同时看过拒和任务效用。

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  5. AttacksarXiv 2609.15383

    微软团队提出 capability laundering 攻击:弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力

    提出能力洗钱攻击,拆分任务向对齐模型套取能力

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Grok-4.3 and others7

    Abstract作者提出了能力洗钱攻击,发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距,指出需建立跨会话防御。

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  6. DefensesarXiv 2609.04022

    研究提出表征相似度优化,提升大语言模型对抗条件下的安全泛化

    提出 ReSO ,对齐潜在道德表征以提升越狱条件下的安全泛化

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-8B, Qwen3-14B, Qwen3-32B and others17
    AbstractReSO 重组道德分类的潜在关系。

    ReSO 把对齐目标从偏好回答改成道德分类的潜在关系。。

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  7. DefensesarXiv 2609.02293

    SEAL:通过共享专家对齐强化 MoE 全局安全

    提出 SEAL,在 MoE 共享专家上做 DPO-LoRA 对齐以抵御越狱与权重篡改

    Published
    Evaluated models
    Qwen1.5-MoE-A2.7B, DeepSeekMoE-16B, GLM-4.7-Flash and others4
    AbstractSEAL 把 DPO-LoRA 限制在混合 MoE 共享专家上,SEAL++再保护已有安全神经元方向。

    SEAL是面向混合 MoE 的训练时防御:只对齐始终执行的共享专家,使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。

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  8. AttacksarXiv 2608.27439

    RedEvoAgent:以经验驱动技能演化的自动红队智能体

    提出 RedEvoAgent,演化攻击技能对黑盒智能体做自动红队

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    MiniMax-M2.5, DeepSeek-V4-Flash, Qwen3.5-35B
    AbstractRedEvoAgent 用验证棘轮演化可读攻击技能,在两种产品级 harness 上多数设置高于固定工具与红队基线。

    RedEvoAgent 是面向产品级 black-box 智能体的自动红队方法,用一份可演化、人类可读的攻击技能编排多个越狱工具。。

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  9. AttacksarXiv 2607.11698

    AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念

    提出 AHA 自动科研循环,发现生产 Agent 的可复用漏洞概念

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Minimax-M2.7, Kimi-K2.6, Deepseek-V4-Pro and others5
    Abstract论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架,从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图,提升攻击复用率并指导防御加固。

    AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。

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  10. AttacksarXiv 2601.05466

    Jailbreaking large language models through reinforcement learning with iterative tool disguise attacks

    提出 iMIST,用工具伪装和 PPO 迭代越狱大语言模型

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    DeepSeek-V3, Qwen3-32B, GPT-OSS-120B
    AbstractiMIST 用工具伪装和在线 PPO 做黑盒越狱,Table I 中 JADES 高于同格基线。

    iMIST是黑盒越狱方法:把恶意查询伪装成合法工具调用,再用在线强化学习把响应的有害性分数往上推。

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  11. AttacksarXiv 2509.25624

    STAC:看似无害的工具调用链如何攻破 LLM Agent

    提出 STAC 框架,把恶意目标拆成多轮看似无害的工具调用链

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GPT-4.1-2025-04-14, GPT-4.1-mini-2025-04-14, Qwen3-32B and others8

    Abstract作者提出并验证了智能体在序列化工具攻击下的普遍脆弱性,指出针对累积动作序列防御的必要性。

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