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Oct 12 · Monday
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About this collection Collection in progress We are building a large AI safety paper collection to help researchers find work related to their interests. Papers are collected automatically andfiltered only for relevance to AI safety , without judging quality, novelty or reading value. The default “Annotated first” shows papers with tags or published paper analyses first. Each group is ordered by original publication date, newest first, with undated papers last. “Newest first” uses publication dates only. This order is not a quality ranking.
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提出 SLDR，用选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
Published Oct 8
Evaluated models Llama3.1-8B-Instruct , Llama3-8B-Instruct , Qwen2.5-7B-Instruct and others4 Abstract 作者称 SLDR 能压低有害输出并保持下游效用。SLDR 是针对恶意微调的微调后防御：在已对齐模型上做有符号层探测，只在敏感分数最大与最小的两层训练 LoRA，再用 lmax 的最后 token 表示决定是否启用适配器。
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 Oct 5
Evaluated models Stable Diffusion XL (SDXL) , Stable Diffusion v1.5 (SD v1.5) , Flux 1.0 Abstract AVCE 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。
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 Oct 3
Evaluated models Qwen2.5-7B-Instruct , Llama-3-8B-Instruct , Mistral-7B-Instruct-v0.2 Abstract Target-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。
提出 Whiteout，用伪装样本微调覆盖个人敏感信息关联
Published Oct 1
Evaluated models Llama 3.2 , Phi-3-mini , Gemma 3 and others7 提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习，攻破蒸馏防御
Published Sep 29
Evaluated models Qwen2.5-0.5B , Qwen2.5-1.5B , Qwen2.5-3B and others12 Abstract 更现实的蒸馏攻击是蒸馏后再 RL。这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型：攻击者经合法 API 收集闭源推理数据，先蒸馏自有模型，再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御，会漏掉后续 RL，从而高估防御。
提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取
Published Sep 28
Evaluated models Qwen2.5-7B-Instruct , Qwen2.5-14B-Instruct , Llama-3.1-8B-Instruct and others4 Abstract 论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
提出 SafeMol，联合对齐分子多模态模型的文本与图输入
Published Sep 27
Evaluated models Omni-Mol v2 , ReactXT , SafeMol Abstract SafeMol 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。
提出 BoundStyle 与 StyleAT，对抗训练防御人脸识别语义攻击
Published Sep 20
Evaluated models MobileFaceNet (MobileFace) , ResNet (ResNet-152, IR-SE) , RepVGG and others7 Abstract BoundStyle 用 StyleGAN3 有界潜编辑快速攻击 FR。StyleAT 用可调的 StyleGAN3 潜空间攻击 BoundStyle 对人脸识别做对抗训练，以抵抗一般语义编辑，并在评测中面对训练时未见的 DiffPrivate。
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 Sep 4
Evaluated models Qwen3-8B , Qwen3-14B , Qwen3-32B and others17 Abstract ReSO 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。 。
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 Sep 2
Evaluated models Qwen1.5-MoE-A2.7B , DeepSeekMoE-16B , GLM-4.7-Flash and others4 Abstract SEAL 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。
提出 SPARED，用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器
Published Aug 13
Evaluated models Qwen3.5-9B Abstract SPARED 用防捷径的编辑对抗环训练 9B 推理检测器。SPARED 是一套用于可解释 AI 生成图像检测的攻防强化学习流程，报告模型是 Qwen3.5-9B 上的第三轮防御器。
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