跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 122 篇

另有 430 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 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

    发表
    攻击者
    黑盒、白盒
    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。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2607.03968

    研究揭示 IDE 编程 Agent 的工作流级越狱:GitHub Copilot 四后端 816/816 生成有害内容

    提出工作流级越狱,在 IDE 编程 Agent 多轮流程中诱导生成有害代码

    发表
    攻击者
    黑盒

    摘要论文揭示了 IDE 编程智能体在多轮开发工作流中会绕过单轮拒答并自行写出有害代码,呼吁防御转向工作流与代码产物级审查。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2610.04426

    UnAct:无需梯度的定向激活干预实现类别遗忘

    提出 UnAct,仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别

    发表
    摘要UnAct 用前向激活做类别遗忘。

    UnAct 是一种事后类别遗忘:删除请求可以只有少量该类图像,且没有标签和保留数据。它不用梯度,只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2602.24210

    研究者提出 Staged Decoding 与 SFT 数据集,减少大推理模型推理轨迹中的隐私泄露

    提出 Staged Decoding 与指令跟随训练,减少推理轨迹隐私泄露

    发表
    摘要用一般指令跟随训练加分段解码,可降低轨迹隐私泄露,但数学效用下降。

    本文把大推理模型的隐私问题做成轨迹可控性:隐私指令是指令,轨迹不跟随就会把敏感上下文写进可被提示注入导出的文本。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2601.22169

    In Vino Veritas and Vulnerabilities:用醉酒语言诱导检验 LLM 安全

    用醉酒语言诱导改编对话模型并评测越狱与隐私泄露

    发表
    摘要醉酒语言诱导在五个 LLM 上抬高越狱与部分隐私错误,作者将其视为攻击向量。

    作者把醉酒语言当作攻击向量,检验把 LLM 适配成醉酒发短信的模式后,越狱和情境隐私是否变差。动机是人类醉酒时的失范与泄密,以及 LLM 模拟人设的能力。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2610.06093

    研究评测训练数据提取风险的跨语言迁移

    用翻译前缀做跨语言训练数据提取,恢复英语训练文本中的 PII

    发表
    摘要跨语言 TDE 能恢复英语记忆的 PII,转移随多语训练和措辞保真变化。

    这篇工作检验训练数据抽取是否跨语言:英语段落里记住的 PII,能否被其他语言的前缀逐字抽出。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2610.04128

    研究显示拆分学习中的梯度可提升客户端文本重建率

    衡量分裂学习中梯度相对激活对客户文本重建的额外贡献

    发表
    摘要激活已恢复大部分 token。

    这篇工作测量 split learning 分裂点上的文本泄漏:激活单独能恢复多少,训练回传的梯度再增加多少,以及按 token 还是按整篇计分会不会改写结论。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2610.02302

    研究者提出意图隐藏越狱的信息论框架,分析组合式攻击

    提出组合式意图隐藏越狱,按先验后验匹配选择辅助任务

    发表
    摘要用信息论选含目标的任务组合,再看查询能否既隐藏意图又让目标被执行。

    这篇工作把组合式意图隐藏写成任务选择:有害目标必须留在 bundle 里,同时让估计的有害意图概率贴近全集先验,或降到阈值以下。

    深度解读完整解读
  9. 攻击arXiv 2610.01365

    ReGap:无需真实隐私数据即可通过微调重新提取模型隐私关联

    提出 ReGap,用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联

    发表
    攻击者
    白盒、灰盒

    摘要提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap,实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联,突显后适应隐私风险。

    深度解读完整解读