研究:多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
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- 应用层
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- LLM 应用
- 测试
- Tomoro-ColQwen3-8B、ColQwen3.5-4.5B、Tomoro-colqwen3-embed-4b 等 13 个
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提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
评估多租户智能体共享向量记忆的跨用户泄露与主动桥接
提出 CFD,跨会话拆解有害目标以绕过工具智能体本地监控
CFD针对工具型 LLM 智能体:利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式,把有害目标拆开后延迟组合。
提出 EOPSA,用 TRR 截断与安全类过滤做在策略自蒸馏安全对齐
利用加密思维块的跨模型重放,诱导弱模型逐字转写专有推理链
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞,提出了低成本提取方法并给出防御方案。
提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习,攻破蒸馏防御
这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型:攻击者经合法 API 收集闭源推理数据,先蒸馏自有模型,再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御,会漏掉后续 RL,从而高估防御。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险
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。
提出四种阶段转换攻击,绕过推理模型的安全推理护栏
揭示推理加深引发的对齐坍塌,用 Reasoning Trap 放大越狱
作者研究扩展推理是否以对齐稳健性为代价,提出 ALR、RT 与 RRA。。
综述智能体执行链路中的越狱攻击、防御与实践权衡
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信,并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响
作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。
提出 PMA,用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
提出任意字母置换密码越狱,无需微调即可诱导有害输出
摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码,进而绕过分类器与对齐,作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。
提出 ARIA,在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
提出免训练框架 SED,把智能体有害轨迹蒸馏成可检索安全策略
提出 ACTR,只更新安全思考神经元以对齐推理与回答的安全类别