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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 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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  4. 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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  5. DefensesarXiv 2602.04448

    面向混合专家模型的路由感知安全对齐

    提出路由感知安全对齐 RASA,只微调越狱激活的专家并约束路由

    Published
    Attacker
    White-box
    Evaluated models
    OLMoE-1B-7B, Qwen3-30B-A3B, Mixtral-8x7B
    AbstractRASA 以专家级修复和路由一致性约束,针对 MoE 安全对齐捷径。

    RASA 是面向 MoE 的路由感知、专家级安全对齐框架,用来处理全参数微调可能走的对齐捷径。

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