防御arXiv 2610.02418
Whiteout：用混淆样本阻止 LLM 泄露个人敏感信息
提出 Whiteout，用伪装样本微调覆盖个人敏感信息关联
- arXiv
- 2610.02418
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama 3.2、Phi-3-mini、Gemma 3 等 7 个
- 防御arXiv 2609.02293
SEAL：通过共享专家对齐强化 MoE 全局安全
提出 SEAL，在 MoE 共享专家上做 DPO-LoRA 对齐以抵御越狱与权重篡改
- arXiv
- 2609.02293
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen1.5-MoE-A2.7B、DeepSeekMoE-16B、GLM-4.7-Flash 等 4 个
摘要SEAL 把 DPO-LoRA 限制在混合 MoE 共享专家上，SEAL++再保护已有安全神经元方向。
SEAL是面向混合 MoE 的训练时防御：只对齐始终执行的共享专家，使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。
- 攻击arXiv 2608.07430
研究者提出 SN-Guided Diffusion，利用扩散大模型安全神经元实现离线越狱
提出 SN-Guided Diffusion，利用安全神经元实现离线越狱
- arXiv
- 2608.07430
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、LLaDA-8B-Instruct、Dream-Instruct-7B 等 15 个
摘要论文揭示了扩散语言模型对自回归安全神经元的继承性，并提出纯离线黑盒越狱框架 SN-Guided Diffusion。
论文系统评估了扩散大语言模型（DLLM）在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标，又作为黑盒越狱生成的对抗工具。
- 攻击arXiv 2607.26115
OpenAI 发布 GPT-Red：通过自博弈训练自动化红队智能体
训练自博弈红队智能体 GPT-Red，规模化生成提示注入与越狱攻击
- arXiv
- 2607.26115
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-5.6、GPT-5.5、GPT-5.4 等 8 个
- 攻击arXiv 2509.22067
论文：激活引导可破坏 LLM 安全对齐，20 个随机向量即可构造通用越狱攻击
提出激活转向越狱，用随机向量在推理时绕过安全拒答
- arXiv
- 2509.22067
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Llama3.1-8B、Llama3.1-70B、Qwen2.5-3B 等 8 个
- 攻击越狱
摘要作者称激活转向会系统性破坏 LLM 对齐，良性特征与随机向量均能诱发有害合规，聚合随机向量可构建通用攻击。
已经到底了