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Oct 12 · Monday

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  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.

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  2. SafeEvo:从拒答回路视角解释大模型安全对齐机制与演化

    用 SafeEvo 提取拒绝电路,并提出 SCA 仅微调该电路

    Published
    Evaluated models
    Llama-3-8B, Qwen-2.5-7B, Mistral-7B-v0.1 and others4

    AbstractSafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态,据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。

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  3. TRACE:仅凭 checkpoint 更新审计大语言模型有害目标

    提出 TRACE,仅凭检查点更新审计有害合规微调目标

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3, Qwen3-8B and others6
    Abstract作者称有害合规 SFT 在检查点更新中留下可排序坐标,并据此做只读权重审计。

    作者在检查点更新里寻找有害合规 SFT 的目标组成,并把读数做成不查询模型、不看未知训练数据的审计分 TRACE。

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  4. TrustMI:通过模型激活因果控制助手对用户的信任

    提出 TrustMI,用激活转向因果调控助手对用户主张的信任

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3.5-9B, Qwen3.5-27B, Llama-3.1-8B-Instruct and others6
    Abstract作者用 BiPO 转向调控助手对用户的依赖,并称该效应迁移到智能体安全任务。

    TrustMI 研究助手对用户的信任能否沿激活中的线性方向被因果调控,以及这种调控会不会改变安全相关的智能体行为。

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  5. 研究者提出 CAP 指标与 CSFD 算法,发现越狱通过压制安全特征绕过拒答

    提出 CAP 指标与 CSFD 算法,发现被抑制的安全特征

    Published
    Evaluated models
    Gemma-2-2B, Qwen3-8B, Gemma-3-4B-IT and others5

    Abstract论文指出越狱通过抑制安全特征运作,提出 CAP 与 CSFD 补充了针对激活特征的解释性方法。

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  6. 论文提出用路由梯度敏感度定位稀疏 MoE 模型中的安全敏感专家

    用路由梯度敏感度定位稀疏 MoE 的安全敏感专家

    Published
    Evaluated models
    Mixtral-8x7B, Qwen1.5-MoE, DeepSeek-MoE and others5
    Abstract频率不是敏感度。

    在五个稀疏 MoE 上,用 router 梯度而不是激活频率挑选要抑制的专家,留出恶意提示词上的拒答降得更多。。推理时让少数路由专家不被选中,就可以不重训练地改变拒答,但频率只记录使用次数。

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  7. 工具调用改变大语言模型的拒答机制

    比较对话与工具中介通道的拒答内部机制

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-8B, Qwen3-32B, Llama-3.1-8B and others8
    Abstract有害性跨通道仍可读,工具通道用更高阈值且更易被 GCG 与消融打破。

    作者在八个开源指令模型上研究:同一有害意图从对话改由工具交付时,拒答为何变弱,内部计算是否也变了。。

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  8. 研究用 XAI 归因分析 Prompt Guard 2,同义词替换可翻转其提示注入判定

    用词级归因指导同义词替换,翻转提示注入检测并验证越狱

    Published
    Evaluated models
    Prompt Guard 2 (86M), Llama 3.1 8B

    Abstract作者称检测靠分散的词法线索。

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  9. 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。。

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  10. Steering Vector Dissection:将激活引导向量拆解为独立语义特征

    提出 Steering Vector Dissection,用 SAE 拆解转向向量

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B-Instruct, Llama3.1-8B-Instruct
    Abstract用 SAE 把 DiffMean 拆成可区分基向量,并靠去掉拒绝方向改变不安全转向的效果。

    Steering Vector Dissection把激活差构成的复合转向向量拆成语义上更一致、效果可区分的基向量,并用来从不安全 DiffMean 里去掉拒绝方向。

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  11. 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。

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  12. 研究:拒答方向可跨架构迁移,安全工具可按写入位置重新估计

    在写入点定位拒答方向,经刚性旋转跨架构迁移并门控放大

    Published
    Evaluated models
    Falcon-Mamba-7B, Falcon3-Mamba-7B, Llama-3.1-8B and others8
    Abstract拒答方向可经刚性旋转跨架构迁移,但必须在各架构的写入点读取。

    作者研究拒答表示是否随架构改变,结论是表示共享、读取位置随架构变。

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  13. Robust harmful features under jailbreak attacks: mechanistic evidence of functional differentiation in large language model attention heads

    分析越狱下注意力头分化,解释未被消除的稳健有害特征

    Published
    Evaluated models
    Llama-3-8B-Instruct, Llama-2-7B-Chat, Llama-3-70B-Instruct and others8
    Abstract作者称越狱靠压制 ACH 绕过拒绝,SAH 仍留下可被免训练读出的有害特征。

    这篇工作在越狱已经绕过拒绝之后,检查注意力头是否出现功能分化,并把留下的内部激活用于免训练检测。

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  14. 研究用消融移除代码 LLM 拒答方向,分离拒答与生成能力

    用 abliteration 消融代码 LLM 拒答方向,分离拒答与漏洞注入能力

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-Coder-Instruct 3B, Qwen2.5-Coder-Instruct 7B, Qwen2.5-Coder-Instruct 14B
    Abstract拒答可用低秩编辑去掉,CWE-89 注入是否成功仍由模型规模决定。

    这项初步可行性研究用 abliteration 把代码 LLM 的拒答和 CWE 注入能力拆开:意愿可以被低秩编辑解锁,注入是否成功仍看参数规模。

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  15. The Continuation vs. Refusal Debate: Mechanism Analysis of Continuation-Triggered Jailbreaks in Large Language Models

    Analyzing the attention head mechanism of continuation-triggered jailbreaks and proposing HCS

    Published
    Evaluated models
    LLaMA-2-7B-Chat, Qwen2.5-7B-Instruct
    AbstractThe authors state that jailbreaks arise from competition between two types of heads, and that HCS plus distillation can use this competition for inference-time intervention.

    The authors use attention head mechanism analysis for continuation-triggered jailbreaks: under the same harmful instruction, moving the continuation suffix from after the instruction to outside the prompt boundary makes the model more likely to continue generating along the suffix.

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  16. 研究揭示推理模型拒答假新闻请求时思维链仍含不安全叙事

    分析推理模型拒答假新闻时思维链的内部安全分叉

    Published
    Evaluated models
    Llama3-8B, Qwen3-4B, Qwen3-8B and others5
    Abstract拒绝不等于过程安全。

    作者对推理 LLM 在虚假新闻生成中的 CoT 做内部路由分析,并只改关键头来降低过程风险。作者称这是该场景下不安全 CoT 的首次系统分析。

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