攻击arXiv 2610.05894
研究者提出闭环偏见注入攻击
提出闭环激活引导,在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
- arXiv
- 2610.05894
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- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 被测模型
- LLaDA-8B-Instruct、Dream-v0-Instruct-7B、LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向,证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出闭环激活引导,在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向,证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出 TRACER,从权重差识别扩散模型被擦除概念
TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别:提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆,只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表,但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。
提出 UNTAG,绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估:信号可以在解码期注入,也可以写进权重,但攻击者若能改输出或改已发布权重,检测可以失效。
提出 ARIA,在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出参考嫁接,在推理阶段用激活干预诱导沙袋隐藏能力
摘要提出参考嫁接在推理阶段以低成本匹配微调诱导效果,揭示隐瞒表征重叠与阈值门控机制。
提出 HMNS,通过注意力头掩码与零空间注入实现机制级越狱