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10月9日 · 周五

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  1. SkillSafe-Bench:技能合并模型静态安全无法预测自适应越狱鲁棒性

    提出 SkillSafe-Bench,评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性

    发表
    测试
    Phi-4-mini、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个
    摘要论文报告了技能合并大模型在静态安全与自适应越狱间的脱节,提出了评测基准与无数据子空间投影修复方法。

    本研究针对开源语言模型技能合并过程中的安全评估盲区,系统评测并刻画了合并大模型在自适应越狱攻击下的脆弱性特征。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2609.09865

    CGMIA:用成员推理攻击检测代码生成基准的数据泄漏

    提出 CGMIA,用成员推理检测代码生成基准的数据泄漏

    发表
    攻击者
    灰盒
    测试
    Phi-2 (2.7B)、Qwen2.5-Coder (3B)、CodeGemma (2B) 等 5 个
    摘要CGMIA 融合相似度、通过率、困惑度与 CodeBERT,在模拟泄漏上优于八个 MIA 基线。

    CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集,使评测不依赖对训练语料的直接访问。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2609.29429

    Jev 被用于零样本检测十类对齐失败,中位 AUROC 达 0.886

    提出 RLCDAlignBench,零样本检测多种对齐失败

    发表
    测试
    Phi-4-mini、Jev (jev-1.13.0)、Qwen3.5-2B 等 6 个
    摘要一次通用问题已能给多数对齐失败排序,大的误差来自状态和标签。

    RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev,能否当作对齐失败的零样本检测器。

    深度解读完整解读
已经到底了