Skip to content

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

Oct 12 · Monday

All papers

Found 13 papers

Another 261papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.

  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. Paper reveals that LLM agent tool calls are rewritten during execution paths, and proposes IntAct as a fix

    提出 IEC 与 IntAct,测量并修复 Agent 工具调用的路径篡改

    Published
    Evaluated models
    qwen3-coder-plus, Qwen2.5-Coder-32B, Qwen2.5-72B and others4

    Abstract论文界定工具调用在执行路径中的意图偏离问题,提出无执行归因协议与跳级修复,为智能体工程提供评测与设计准则。

    Paper analysisRead analysis
  3. DefensesarXiv 2609.19587

    红队测试 Auto Mode:用注入与多上下文攻击绕过编码 Agent 阻断监控器

    提出 Auto Mode ++,加固编码 Agent 阻断监视器

    Published
    Evaluated models
    Opus 5, Opus 4.8, Opus 4.7 and others8

    Abstract系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现,提出加固防御并指明多上下文防御挑战。

    Paper analysisRead analysis
  4. 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。

    Paper analysisRead analysis
  5. DefensesarXiv 2609.01677

    Skill-as-API:面向智能体软件工程的机密多智能体协作协议

    提出 Skill-as-API,隔离多智能体协作中的 skill 正文与系统提示词

    Published
    Abstract协议把 skill 正文留在所有者侧,四层限制发现内容、权限期限和注入拼接。

    Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议,用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁:经通道或命名空间抽取专有方法,用注入让被调用模型输出系统提示词,以及协作结束后权限继续保留。

    Paper analysisRead analysis
  6. DefensesarXiv 2608.25431

    GIFT:通过 GPU 信息流追踪在 LLM 服务中实现用户数据隔离

    提出 GIFT,用加密与 GPU 信息流跟踪隔离共享 LLM 服务中的用户数据

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-14B, Qwen2.5-32B, Qwen2.5-72B and others6
    AbstractGIFT 以加密隔离加 GPU 信息流规则,在 vLLM 与 DistServe 上强制用户数据隔离,并报告了吞吐开销。

    GIFT 是作者为共享 LLM serving 做的用户数据隔离系统,并有启用机密计算的 GIFT-CC。作者在结论中称它是该场景的首个 IFT 设计。

    Paper analysisRead analysis
  7. DefensesarXiv 2605.08382

    SecureForge 通过提示词优化发现并减少 LLM 生成代码漏洞

    提出 SecureForge,在推理时优化系统提示以减少编码智能体的代码弱点

    Published
    Evaluated models
    Qwen 2.5 Coder 7B, Qwen 2.5 Coder 14B, Qwen3 30B-A3B and others10
    AbstractSecureForge 审计良性 CWE 失败并优化系统提示词。

    SecureForge是一条只用 API 和静态分析、在推理时加固编码模型的流水线。

    Paper analysisRead analysis
  8. How Few-shot Examples Affect Prompt-based Defenses Against LLM Jailbreak Attacks

    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
  9. DefensesarXiv 2602.13234

    Stay in Character, Stay Safe: A Dual-Loop Adversarial Self-Evolving Framework for Safe Role-Playing Agents

    提出 DASE,以对抗自演化知识库在推理时加固角色扮演抗越狱

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Kimi-K2-Instruct, GPT-5.2
    AbstractDASE 用双循环知识库,在两家闭源模型上同时提高保真分与拒答率。

    DASE 是给专有闭源角色扮演智能体用的训练自由防御,目标是人设保真与安全拒答一起成立,而不是改模型权重。问题在于人设沉浸,尤其负面人设,会压过原有护栏。SFT、数据筛选和正则又跟不上新人设与新攻击,也不能用于没有梯度的 black-box API。

    Paper analysisRead analysis
  10. 研究揭示价值对齐 LLM 的意外危害并提出上下文对齐方法

    分析按 Schwartz 价值对齐后的意外危害,并提出上下文对齐方法

    Published
    Evaluated models
    Llama-2 7B, Llama-3.1 8B, Gemma-2 9B and others6
    Abstract价值对齐会随 Schwartz 价值改变有害倾向。

    作者研究按 Schwartz 价值对齐的 LLM 为何在安全评测里更易有害,并用提示做了一个不直说要安全的缓解试验。

    Paper analysisRead analysis
You have reached the end