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Oct 12 · Monday

All papers

Found 61 papers

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  1. DefensesarXiv 2610.11634

    LTBD:用可学习信任边界分隔符防御提示注入

    提出 LTBD,用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据

    Published
    Evaluated models
    Llama3-8B-Instruct, Llama3.1-8B-Instruct, Falcon3-7B-Instruct and others4
    AbstractLTBD 只训练四个分隔符嵌入。

    LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御:只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。

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  2. DefensesarXiv 2610.09043

    CARE:安全高效的人机协作决策框架

    提出 CARE 框架,在误分类风险约束下减少人机协作的人工查询

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-VL-2B-Instruct, Perspective, Moderation and others9
    AbstractCARE 以残差校正加逐步校准做人机决策,四个任务上少查询并控制集成风险。

    CARE 是面向人机协同二分类的端到端流水线,要在误分类风险不超过用户容忍的前提下减少人类查询。设定是 i.i.d.数据流、人类 oracle 标签正确、AI 为任意黑盒概率分类器。

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  3. DefensesarXiv 2610.07657

    DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降

    实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507, gpt-oss-120b, Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct and others5
    AbstractDEFER 把确定性检查放在 judge 之前。

    DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

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  4. DefensesarXiv 2610.07570

    ProbeGuard:按共识形成过程判断弃答,识别医疗问答中的一致错误

    提出 ProbeGuard,按共识形成过程对医疗问答做选择性弃答

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-8B, Llama-3.1-8B-Instruct, HuatuoGPT-o1-8B
    AbstractProbeGuard 用共识形成过程做可认证弃权,并在全票层分开答对与答错的共识。

    ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架:基板照原样作答,弃权只看共识是怎么形成的。

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  5. DefensesarXiv 2610.07403

    针对 LLM 谄媚的纵深防御:记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的评估

    评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Qwen2.5-7B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3 and others4
    Abstract作者称外部记忆过滤成立,数据未显示反向转向再有贡献。

    作者在四个开源指令模型上,把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议,看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低,以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是:检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文,并不直接动模型内部的谄媚表征。

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  6. DefensesarXiv 2610.07276

    SAFESHIELD:小语言模型部署时安全的决策组织框架

    提出 SAFESHIELD,组织小语言模型部署时的安全决策

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-4B-Instruct
    AbstractSAFESHIELD 用可审计决策轨迹组织 SLM 部署时的四项安全决策,并报告协调依赖影响端到端结果。

    SAFESHIELD 是面向小语言模型的部署时安全框架,把运行时安全从单项审核改写成可检查的决策过程。

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  7. DefensesarXiv 2610.05870

    MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法

    提出校准重合成方法,以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动

    Published
    Attacker
    White-box

    Abstract论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架,在对抗扰动下维持错误率界限,并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。

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  8. DefensesarXiv 2610.05826

    研究者提出临时可见性协议,限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露

    提出临时可见性协议,限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露

    Published
    Abstract用截止期限制未核验可见时长。

    这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议,把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。

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  9. DefensesarXiv 2610.05640

    Research reveals that the CaMeL defense fails in multi-agent systems and proposes multi-CaMeL

    提出 multi-CaMeL,在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据

    Published
    Evaluated models
    Claude Fable 5, GPT-5.5, GPT-4.1 and others6

    Abstract论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题,提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。

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  10. DefensesarXiv 2610.04860

    Research reveals that text watermarks induce model hallucinations and proposes two mitigation interventions

    分析文本水印在 RAG 中诱发事实幻觉的机制并提出干预

    Published
    Evaluated models
    LLaMA 3.1 8B Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3, Qwen2.5-14B-Instruct
    Abstract论文揭示了生产环境文本水印导致模型事实退化的失效模式,分析了解码机制并提出针对性干预。

    论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响,分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。

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  11. DefensesarXiv 2610.04412

    论文研究 LLM 数字孪生参与增强民主时的提示注入脆弱性

    提出检测、结构化与 GSPO 流程,降低共识生成的提示注入错位

    Published
    Evaluated models
    LLaMA-2 7B, LLaMA-3 8B, GPT 3.5 Turbo and others14
    Abstract三章依次做个体偏好预测、政党知识图谱审议,以及共识生成对提示注入的脆弱性与一条防御流程。

    这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文,分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。

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  12. DefensesarXiv 2610.03240

    通过模型路由与协作实现集体偏见缓解

    提出 CBM,用模型路由与多模型协作缓解群体偏见

    Published
    Evaluated models
    Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct, Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct, google/gemma-2-9b-it and others7
    AbstractCBM 用路由挑选模型并按拓扑协作,在若干设定下降低 BBQ 偏见分。

    CBM 是一个推理时的多模型去偏框架:用路由为查询选模型,再按拓扑协作,以降低社会偏见分。

    Paper analysisRead analysis
  13. DefensesarXiv 2610.02432

    论文提出 LLM 输入扰动鲁棒性度量,并发布 ASA 攻击与 AttestMCP 防护

    提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Gemma-3-27B-Instruct, Gemma-3-4B-Instruct, Llama-3.2-3B-Instruct and others12
    Paper analysisRead analysis
  14. DefensesarXiv 2610.02349

    MIRROR:面向多智能体通信的法定人数完整性防御

    提出 MIRROR,用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性

    Published
    Evaluated models
    Gemma-4-31B-it, Gemini 2.5 Pro
    AbstractMIRROR 靠多数路径。

    MIRROR 是 LLM 多智能体通信层上的多路径法定人数完整性原语,只处理不透明字节,不解释消息内容。要处理的是 Agent-in-the-Middle:中介合法终结 TLS 后可改在途消息,而语义校验有推理开销和误拦,签名又要求私钥管理。做法是生成结束后复制同一规范化载荷。

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  15. DefensesarXiv 2610.02005

    贝叶斯辩证论证(BDA):面向持续对抗下多 LLM 委员会的可校准聚合

    提出 BDA,按辩证动作可靠性加权聚合多 LLM 议会以抵抗持续对抗

    Published
    AbstractBDA 用零额外调用的可靠性加权,给出可校准后验,并在持续对抗下反转不可靠席位。

    BDA 是一种不另调 LLM 的多 LLM 议会聚合方法,同时处理置信度校准和持续不可靠席位。

    Paper analysisRead analysis
  16. DefensesarXiv 2610.03089

    COBRA:为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构

    提出 COBRA 双 LLM 架构,防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击

    Published
    Evaluated models
    gpt-5, UI-TARS-1.5-7B, claude-sonnet-5 and others6

    Abstract提出分支转向防御架构 COBRA,通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。

    Paper analysisRead analysis