ACTR:对齐推理与回答以提升推理大语言模型的多语言安全
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
- arXiv
- 2609.37054
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Gemma4-12B-it
另有 194 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
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
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。
提出 EOPSA,用 TRR 截断与安全类过滤做在策略自蒸馏安全对齐
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
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 ARIA,在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出 PMPA,经外部源向 Agent 持久记忆投毒并跨会话泄露隐私
摘要论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA,报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。
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。
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。。
提出针对 Agent Harness 的上下文特权提升攻击
提出 SkillMisevo-Bench,量化自改进 Agent 的技能误演化
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 S³,用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险
评测编码 Agent 记忆文件中提示注入的跨会话影响
Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入,比较载荷能否改变当前会话,以及能否在后续会话中留下或叠加。
构造可通过计费审计的 token 虚报,使服务商系统性超收
不透明 LLM 的按 token 计费里,现有审计核验的是提供方可控的证据,不诚实提供方可以虚报并通过检查。。
提出 Staged Decoding 与指令跟随训练,减少推理轨迹隐私泄露
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。
提出视觉推理序列攻击 VRSA,以图像序列越狱多模态大模型
提出四种阶段转换攻击,绕过推理模型的安全推理护栏