无需目标答案的潜在空间安全对齐：无监督对抗训练提升 LLM 越狱鲁棒性

针对现有对抗训练依赖固定有害目标或固定良性—有害数据对做定向激活消融、导致对抗样本行为单一的问题，研究者提出无目标对抗训练框架 Target-free Latent Safety Alignment，以无监督方式放大并多样化模型潜在空间中的行为级偏移，生成语义多样的对抗样本。该方法用语义熵作为输出层面的对抗行为多样性度量，在目标模型上诱发出多种有害行为，缓解行为窄化并提升对越狱攻击的鲁棒性。