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Oct 12 · Monday

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  1. DefensesarXiv 2610.09941

    OrthoPurify 用一步正交投影净化被后门污染的视觉语言模型

    提出 OrthoPurify,用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向

    Published
    Evaluated models
    LLaVA-1.5-7B, Qwen3-VL-8B, LLaVA-1.5-13B and others5
    Abstract一次投影去掉劫持方向。

    OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法,用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。

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  2. DefensesarXiv 2610.09703

    研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制

    提出 Safety-Aware Pruning,缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    LLaVA-1.5-7B
    Abstract剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。

    这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为,并给出推理时防御 SAP。

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  3. 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。。

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  4. AttacksarXiv 2610.09027

    P-VMI:对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话

    提出持久视觉记忆注入,使对抗图像经缓存在触发时操控输出

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-8B, Qwen3-VL-8B-Instruct, Gemma-4-12B

    Abstract论文提出 P-VMI,证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型,强调了保留状态的安全风险。

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  5. DefensesarXiv 2610.07774

    研究者提出读取路由 logits 的 MoE 视觉语言模型多模态安全检测器

    AI summary研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器,在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号,在生成前判断多模态请求是否安全,且不修改模型参数或专家路由。

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct, Kimi-VL-A3B-Instruct
    Abstract读出而非操纵 router logits,可在不改模型的情况下降低两模型的组合式安全错误。

    作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类:图文各自可安全,合在一起才不安全,或不安全内容只在图像里。

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  6. OtherarXiv 2610.06452

    研究者提出多模态安全评测应衡量可控性而非仅做分类

    主张多模态安全评测应衡量可控性,并用 SAE 建立四轴画像

    Published
    Evaluated models
    LlavaGuard-v1.2-7B-OV, Qwen3.5-9B
    Abstract四轴画像把读出与选择性控制分开。

    作者主张多模态安全评测在行为分类之外,单独报告可控性画像,而不是把检测准确当成控制证据。

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  7. DefensesarXiv 2610.05637

    Study shows VLM visual grounding refusal rates are on average 31 to 59 percentage points lower by harm domain

    提出融合定位拒答与能力保留的安全微调,补齐视觉定位输出的拒答缺口

    Published
    Evaluated models
    Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.5 Flash, Molmo2-8B and others5

    Abstract论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层,提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力,表征分析揭示了对齐机制。

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  8. OtherarXiv 2610.04792

    多模态一定更好吗?缺失模态鲁棒性的几何视角与 Geodesic Unlearning 方法

    提出 Geodesic Unlearning,沿测地线编辑权重以提升缺模态鲁棒性

    Published
    Evaluated models
    RoBERTa, ResNet50, Qwen2.5-3B and others6
    AbstractGU 用测地线子空间编辑应对部署时缺模态下降,并尽量保住全模态精度。

    这项工作讨论多模态模型在部署时整段缺一个模态的性能下降,并把校正写成训练后的子空间编辑。

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  9. PyINE:用可验证 Python 执行轨迹研究推理模型的捷径与监督

    提出 PyINE 基准,训练捷径跟随模型并比较监督者

    Published
    Evaluated models
    shortcut-following model organism, gpt-4o, gpt-5 and others12
    AbstractPyINE 用可验证代码执行研究捷径失败的监督覆盖与成本权衡。

    PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架,PyINE-v1 是其第一次发布。

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  10. Spatial-SAE:用空间依赖先验改进视觉概念分解

    提出 Spatial-SAE,用空间依赖先验改进视觉概念分解

    Published
    AbstractSpatial-SAE 用空间 Markov 先验替换 patch 独立先验,换取更对齐的视觉概念。

    Spatial-SAE 针对视觉 SAE 的概念碎片化:tokenwise 目标在 LRH 之外把各 patch 的码当成独立,而作者报告冻结视觉 Transformer 的激活仍保留邻域可预测性。

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  11. OtherarXiv 2610.03389

    Patch-to-Prune:在 Qwen2.5-VL 与 LLaVA 上剪枝视觉计算

    提出 Patch-to-Prune,旁路 VLM 部分层的视觉投影计算

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-VL-3B-Instruct, Qwen2.5-VL-7B-Instruct, LLaVA-v1.6-Vicuna-7B-HF and others4
    AbstractP2P 用深度上的激活修补旁路视觉投影,以可调容忍度交换准确率与计算量。

    P2P 是面向 VLM 推理的训练无关计算旁路:不删除视觉 token,而在选定 decoder 层用固定激活代理代替视觉投影。

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  12. 研究系统评估循环语言模型的思维链可监控性

    系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性

    Published
    Evaluated models
    Ouro-1.4B-Thinking, Ouro-2.6B-Thinking, Nanbeige4.2-3B and others4
    Abstract加深 loop 可在部分压力测试任务降低可监测性,循环架构本身并不必然更难监测。

    这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性:加深共享层的重复次数,以及“有循环结构”本身,会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。

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  13. 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。

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  14. DefensesarXiv 2610.01800

    LineupRL:基于描述与时序配对识别的可验证强化学习时间序列描述方法

    提出 LineupRL,用描述到序列识别作可验证奖励训练时序描述模型

    Published
    AbstractLineupRL 用统计近邻上的序列识别做可验证奖励,3B 描述器超过 SFT、两种 RL 奖励和 72B 教师。

    LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR:不模仿合成参考,而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。

    Paper analysisRead analysis