为何扩散语言模型的越狱会成功：能量景观分析
Why Jailbreaks Succeed in Diffusion Language Models: An Energy Landscape Analysis
AI 导读
论文提出用去噪能量景观解释扩散语言模型（dLLM）的越狱为何成功，把安全对齐理解为在有害与安全输出之间形成一道能量势垒。现有越狱攻击被归为两类绕过方式：在初始化阶段掩盖查询的安全倾向，或在去噪中途介入、迫使路径越过势垒。基于掩码扩散模型在去噪中最小化动能这一结果，作者推导出三个免训练检测信号：在生成开始前从 logit 分布读取初始安全倾向的 step-0 比值，以及两个在 logit 空间互补子空间中追踪动能的轨迹速度信号。