Skip to content

Translation in progress Some entries still include text in the original language.

Oct 12 · Monday

All papers

Found 10 papers
Filter4
Select any value within a category; different categories must all match. Counts include the other filters you have selected.Another 232papers have no tags yet and are not included in filtered results.

Another 232papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.

  1. AttacksarXiv 2610.03124

    研究提出 Untag 攻击框架,使开源大模型触发标签滥用检测机制失效

    提出 UNTAG,绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测

    Published
    Evaluated models
    Llama2 (7B), Llama3 (8B), Qwen2.5 (7B)
    Abstract作者用 UNTAG 评估 trigger-tag,认为其不能充当开放权重滥用检测的主要边界。

    UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估:信号可以在解码期注入,也可以写进权重,但攻击者若能改输出或改已发布权重,检测可以失效。

    Paper analysisRead analysis
  2. DefensesarXiv 2609.39548

    NDDL:用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御

    提出 NDDL,用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token

    Published
    Evaluated models
    Stable Diffusion v1.5, Stable Diffusion XL, Stable Diffusion v3.5 and others4
    AbstractNDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移,用动态不一致检测后门并定位触发 token。

    NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御:防御者只有白盒模型访问和良性提示词,没有后门先验,需要区分后门提示词并找出触发 token。

    Paper analysisRead analysis
  3. DefensesarXiv 2610.00348

    NEEDLE:通过权重正交化移除 LLM 后门

    提出 NEEDLE,用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门

    Published
    Evaluated models
    Gemma-3-4B-IT, Qwen3-4B-Instruct-2507, Gemma-3-12B-IT

    AbstractNEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门,并保住拒绝子空间。

    Paper analysisRead analysis
  4. 大型推理模型的效率与安全困境:量化与剪枝如何影响越狱鲁棒性

    分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响

    Published
    Evaluated models
    QwQ-32B, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
    Abstract效率压缩常使 LRM 越狱 HR 下降,作者将其归因于推理退化而非对齐增强。

    作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。

    Paper analysisRead analysis
  5. 论文提出拒答的几何解释:事后安全训练脆弱,预训练期持续安全共训更抗攻击

    解释后验安全的权重几何脆弱性,并提出预训练持续安全共训练

    Published
    Evaluated models
    Qwen-2.5-7B, Qwen-2.5-7B-Instruct, Llama-3-8B and others15

    Abstract论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制,并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。

    Paper analysisRead analysis
  6. DefensesarXiv 2608.05578

    AMS 工具通过激活分析检测语言模型的安全训练改动

    提出 AMS,用激活分离与方向相似度检测安全训练改动

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Llama-3.2-3B-Instruct, Llama-3.2-1B-Instruct and others14
    AbstractAMS 按激活签名把安全改动分四类,前三类可由两级扫描覆盖,行为微调会漏。

    AMS 是面向开放权重模型、部署前使用的激活扫描器,用来看安全训练被拿掉或改写之后,激活空间里还留着什么几何痕迹。

    Paper analysisRead analysis
  7. DefensesarXiv 2602.03085

    Triggers in the Haystack: Extracting and Reconstructing LLM Backdoor Triggers

    提出推理扫描器,在仅有模型文件时检测后门并重构触发词

    Published
    Evaluated models
    gemma-3-270m-it, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, Phi-4-mini-instruct and others8
    Abstract用记忆泄漏和内部信号重构触发词。

    这是一个只做推理的 sleeper agent 扫描器:在不知触发词和目标行为时,检测因果语言模型里的条件后门并重构触发词。。问题在于,后门只在触发词出现时偏离基线,而开放仓库和网页投毒使检测方通常没有触发词、目标或激活语料。

    Paper analysisRead analysis
You have reached the end