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Oct 12 · Monday

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  1. Attention sees, MLP refuses: tracing the safety pathway from attention to MLP in LLMs

    Trace attention to identify harmfulness to the MLP refusal write pathway and propose Sentinel

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Qwen2.5-7B-Instruct, Qwen3-8B-Instruct and others18
    AbstractAttention updates are more readable for harmfulness, MLP updates write refusal, and Sentinel routes alerts using two-path signals.

    The authors reframe jailbreaking and excessive refusal of aligned models as a pathway problem on the residual stream from recognition to writing, and accordingly provide conditional reminders before decoding.

    Paper analysisRead analysis
  2. DefensesarXiv 2610.09167

    Persist-3 用顺序检验识别未见越狱来源,提升 MTK 与 Prompt Guard 2 防御效果

    提出 Persist-3 序贯检验,从隐藏表示识别未见越狱源

    Published
    Evaluated models
    Llama2-7B-chat, Qwen2.5-7B-Instruct, Gemma-2-9B-it and others4
    AbstractPersist-3 用有限窗口检验攻击流是否超出已知越狱源,检出率低于全历史 SR-DKW,但决策只依赖最近观测。

    Persist-3 是一个有限记忆的序贯检测器,用来判断攻击表示流是否已经不能由任何一个已知越狱源解释。。

    Paper analysisRead analysis
  3. 研究者提出统一滥用监控基准,覆盖分解攻击与提示注入约 6200 条轨迹

    提出危害窗口与区间指标,统一评测分解攻击和提示注入下的智能体滥用监视

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Gemma 4 26B-A4B, Qwen3.6 27B, Qwen3.5 27B and others12

    Abstract统一智能体滥用监视框架,动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。

    Paper analysisRead analysis
  4. DefensesarXiv 2610.02413

    研究:分类后缀可提升激活探针的分布外恶意输入检测

    用分类后缀提升激活探针对分布外恶意输入的检测

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B, Qwen3.5-9B, Gemma-4-12B
    Abstract作者称排序增益来自分类格式,低 FPR 精度来自点名准则。

    用户轮后的分类后缀,被作者用作激活探针的分布外检测干预:排序看格式,低 FPR 精度看是否点名恶意/良性。

    Paper analysisRead analysis
  5. DefensesarXiv 2609.34518

    SEAD 论文提出工具型 Agent 的状态视角攻击与防御方法 DART 与 SAGE

    提出工具型 Agent 的自适应攻击 DART 与预执行防御 SAGE

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.6 Luna, GPT-5.6 Terra, Gemini 3.8 Flash and others5

    Abstract论文提出状态控制框架 SEAD、攻击 DART 与防御 SAGE,实验显示执行反馈与环境探测在攻防交互中具有关键作用。

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  6. DefensesarXiv 2609.30841

    为何扩散语言模型的越狱会成功:能量景观分析

    用能量势垒信号检测扩散语言模型的越狱

    Published
    Evaluated models
    LLaDA-8B-Instruct, LLaDA-1.5, Dream-v0-Instruct-7B and others4
    Abstract能量势垒把 dLLM 越狱分成掩盖初始状态或中途越垒,三个 logit 信号据此互补检测。

    Bach 等提出用去噪能量景观解释 masked diffusion 语言模型上的越狱,并由此得到三个免训练检测信号。。

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  7. DefensesarXiv 2609.28693

    skilder:以角色化技能包为工具型 LLM 智能体做访问控制

    提出 Skilder,按角色渐进下发企业工具并确定性拦截越权调用

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude Haiku 4.5, Qwen 3.5 122B, Gemma 4 31B and others6
    AbstractSkilder 用单 MCP 服务器按角色交付工具并硬拦截。

    Skilder 把企业工具型智能体的能力按角色打包,经一个 MCP 服务器做渐进发现,使工具范围由服务器而不是提示词来执行。

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  8. DefensesarXiv 2609.14003

    FlowSeal:用信息流控制阻断 LLM Agent 的隐私泄露

    提出 FLOWSEAL,用工具级信息流控制阻断智能体隐私泄露

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    DeepSeek-V3.2, GPT-4.1-mini, Gemini-Flash-2.5

    Abstract作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题,提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。

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  9. DefensesarXiv 2609.10613

    后验重加权框架解释并缓解多模态大模型上下文越狱

    用后验重加权解释多模态上下文越狱,并提出风险门控的良性示例注入防御

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-VL-2B, Qwen3-VL-4B, Qwen3-VL-8B and others8
    Abstract后验重加权解释上下文越狱的缩放,并支持风险门控的良性示例防御。

    Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移,并据此做风险门控防御。

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  10. DefensesarXiv 2609.02786

    SafeEvolve:基于智能体经验的 Harness-Policy 协同演化安全对齐框架

    提出 SafeEvolve,用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3.5-4B, Qwen3-4B-Instruct-2507, Qwen3.5-1.7B and others4
    AbstractSafeEvolve 用轨迹证据协同更新安全 harness 和策略,在两个 4B 模型的智能体安全基准上改变安全与效用。

    SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新,并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。

    Paper analysisRead analysis
  11. 少样本示例如何影响针对 LLM 越狱攻击的提示词防御

    分析少样本示范对 RoP 与 ToP 提示防御抗越狱效果的影响

    Published
    Evaluated models
    Pangu-Embedded-1B, Pangu-Embedded-7B, Pangu-Embedded-7B-Think and others9
    Abstractfew-shot 可抬高 RoP、压低 ToP,但表内有反号,Think 模型更低。

    作者评估 few-shot 示范如何改变 RoP 与 ToP 对越狱的防御效果。

    Paper analysisRead analysis