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Oct 12 · Monday
Defenses and guardrails · Papers
Found 16 papers提出 LADE，用首 token 暗知识在生成前过滤越狱查询
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- Llama-2-7B-Chat, Llama-3-8B-Instruct, Qwen2-7B-Instruct and others13
Abstract作者用 LADE 在生成前过滤有害查询，并称八个模型中六个的 Held-out 平均最好。
LADE 是一种只读首 token 输出概率的防御，用来在生成前挡下可能引出有害回复的查询。
形式化 watchman 防御以阻止序贯马赛克攻击
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- Qwen3.6-35B-A3B, Gemma-4-26B-A4B-it, DeepSeek-V2-Lite (16B-A2.4B)
Abstractwatchman 理论给出零失败且有用的条件。
这篇工作同时给出序贯马赛克防御的博弈理论，以及冻结 LLM 上的分角色自博弈训练。
提出收缩约束 SSM 安全头，认证嵌入扰动并检测越狱
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- ToySSMClassifier, S4 safety head
Abstract收缩给出玩具 LTI 的有界认证。
给 SSM 安全头一个收缩条件，并在越狱检测上使用收缩正则的 S4 头。。
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定，防御量化模型越狱
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- Llama2-13B, Llama2-7B, Mistral-7B
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
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- ThinkingGuard（Qwen3-VL-8B-Instruct）
AbstractTriggerBench 隔离触发条件，ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出 HE-Guardrail，在密文推理中评估越狱护栏并门控回复
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- Llama-3-8B-Instruct, Llama Guard 3-8B
Abstract密文护栏门控 HE-LLM 回复。
把越狱护栏装进同态加密 LLM 推理：服务器不解密，也能按安全决策决定客户端看到目标回复还是拒绝回复。
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
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- 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。
提出 SRD-GUARD，以语义改写与多模型联合评分拦截包装式越狱
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- Llama-3-8B-Uncensored, DeepSeek-V4-Flash
评估安全监视器并提出双侧梯级微调以减少会答有害请求的漏检
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- Gemma-4-31B-IT, Qwen3-32B, Llama Guard 3 8B and others6
Abstract论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求，指出明确度偏差是共性原因，并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
提出生成式护栏 HiveTraceGuard-Pro，检测提示注入、越狱与混淆
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- HiveTraceGuard-Pro (0.6B)
Abstract0.6B 俄英护栏在自建俄语干净集和 PI-RU 上得分最高，聚合 key 居第三，过阻断和回复精度仍是作者标出的短板。
HiveTraceGuard-Pro 是面向请求与回复审核的 0.6B 生成式护栏，由 Qwen3-0.6B 经 LoRA 微调，在俄语和英语上训练，只输出一个 safe/unsafe 裁决。
把批量提示当作越狱攻击，提出 batch-aware DPO 缓解
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- Llama-3.1-8B, Phi-4-14B, Qwen-3-8B and others6
Abstract有害问题混入良性 batch 可引出有害回答。
这篇工作检查一种本用于省推理成本的输入结构：把多个问题一次送进对齐后的 LLM，安全拒答是否还和单问时一样。
提出 FoodGuardBench 与护栏 FoodGuard-4B，评测并降低食品危害越狱
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- Claude-3.7-Sonnet, GPT-4o, GPT-4.1 and others10
提出代理层 peak + accumulation 公式，检测多轮分发的攻击
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微调编码器抽取语言特征并分类，检测临床训练对话中的越狱
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- BERT-Base, BERT-Large, DistilBERT and others7
提出 HASTE，挖掘 hard negative 再训练恶意提示检测器
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- protectai/deberta-v3-base-prompt-injection
AbstractHASTE 用 hard negative 再训练检测器。
HASTE 是检测器侧的闭环硬化框架：持续构造能绕过当前检测的对抗提示，再用来更新恶意提示分类器。
提出多轮多模态越狱，并用 FragGuard 拦截有害响应
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- LLaVa-1.6 (7B), LLaVa-1.6 (13B), Qwen-2-7B and others5
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