Translation in progress Some entries still include text in the original language.
Oct 12 · Monday
All papers Found 15 papers Another 265 papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
“
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.
One-line summaries, tags and paper analyses are prepared by AI from the papers. Language models may have systematic biases and produce hallucinations.We plan to carry out human annotation and review to reduce errors in this content.
提出 OPUR 攻击，用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
Published Oct 7
Evaluated models Llama-3.1-8B-Instruct , Ministral-8B-Instruct-2410 测量有损投机解码的安全代价，并提出 SecureSD 收紧早期验证
Published Oct 7
Evaluated models Qwen3-8B , Qwen3-32B , Llama-3.1-8B-Instruct and others6 Abstract 有损推测解码的早期偏离更快抬高越狱与注入风险。作者研究有损推测解码在换取速度时，是否会比效用更快地损害越狱与提示注入防护，并给出按位置校正的 SecureSD。
提出回答端后门，让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
Published Oct 6
Evaluated models Llama-2-7B-chat-hf , Mistral-7B-Instruct-v0.3 , Gemma-7B-it and others4 Abstract 论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击，指出输入端防护存在盲区。
测量带后门教师经 OPD 向干净学生迁移潜伏后门
Published Oct 6
Evaluated models Qwen2.5-1.5B-Instruct , Qwen2.5-3B-Instruct , Qwen2.5-7B-Instruct Abstract 作者称 OPD 可在压低无触发词有害率时迁入后门。带后门的外部教师经 OPD，可在压低无触发词有害率的同时，把触发条件下的有害行为传给初始干净学生。 。
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 Oct 5
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。
提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
Published Oct 1
Evaluated models Llama2-7B-Chat , Llama3-8B-Instruct , Qwen2-7B-Instruct and others5 Abstract 质量筛选挡不住部分高分样本的安全削弱。Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
Published Sep 30
Evaluated models Llama-3.2-3B-Instruct , Qwen2.5-3B-Instruct , Gemma-3-1B-IT and others7 Abstract 潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全，奖励既能攻击也能修复。学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。 。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
提出闭环自适应红队框架 CART，评测模型与 Agent 的安全失败
Published Sep 23
Evaluated models Claude Opus 4.8 , GPT-5.5 , Grok 4.3 and others7 Abstract CART 把红队做成可审计的闭环搜索，在三类评测上比静态回放发现更多失败与更高平均风险。CART 把自动红队从一次清单式打分，改成带预算、可追溯的闭环搜索。
提出 FreqDoor，在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门
Published Sep 7
Evaluated models BLIP-2 (opt-2.7b) , InstructBLIP (flan-t5-xl) , LLaVA (interleave-qwen) Abstract FreqDoor 用频域振幅混合给三款 VLM 植入仅视觉的训练时后门。FreqDoor 是针对生成式 VLM 的仅视觉、训练时后门：在频域混合触发源振幅、保留干净图像相位，使触发在空间上分散。
提出生成式护栏 HiveTraceGuard-Pro，检测提示注入、越狱与混淆
Published Sep 1
Evaluated models HiveTraceGuard-Pro (0.6B) Abstract 0.6B 俄英护栏在自建俄语干净集和 PI-RU 上得分最高，聚合 key 居第三，过阻断和回复精度仍是作者标出的短板。HiveTraceGuard-Pro 是面向请求与回复审核的 0.6B 生成式护栏，由 Qwen3-0.6B 经 LoRA 微调，在俄语和英语上训练，只输出一个 safe/unsafe 裁决。
提出 RACER，用区域感知一致性对抗微调去除多模态大模型后门
Published Aug 25
Evaluated models LLaVA-1.5-7B , Qwen2-VL-7B , Qwen2.5-VL-7B 提出 EvoBreak，以良性任务组合诱导自进化 Agent 的持久经验并削弱安全边界
Published Aug 3
Evaluated models GPT-5-mini , Llama-3.1-8B-Instruct 提出 SciTrace，为科学发现智能体加入跨阶段安全推理与工具轨迹核验
Published Jun 6
Evaluated models Llama-3.1-70B-Instruct , Qwen2.5-72B-Instruct , DeepSeek-V3 and others4 Abstract SciTrace 把安全推理织入科学智能体各阶段，在 SciSafetyBench 上提高安全指标并保持输出质量。SciTrace 是加在科学发现智能体流水线上的安全框架，不是再在各阶段出口放一个独立过滤器。
Attacks arXiv 2510.09023 · Oct 10, 2025 提出自适应攻击框架，击穿越狱与提示注入防御
Published Oct 10, 2025
Evaluated models Gemini-2.5 Pro , GPT-5 Mini , Llama-3.3 70B and others15 Defenses arXiv 2505.23559 · May 29, 2025 提出 SafeScientist 四层监控，阻止科研智能体执行高风险或不伦理任务
Published May 29, 2025
Evaluated models GPT-4o , GPT-4.1 , GPT-3.5-turbo and others5 Abstract 四层监控加科研安全基准。SafeScientist 是带四层监控的科研智能体框架，并用 SciSafetyBench 评测科学场景中的任务安全。
You have reached the end