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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
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 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。

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  2. 可解释性arXiv 2609.23587

    大型推理模型的效率与安全困境:量化与剪枝如何影响越狱鲁棒性

    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

    发表
    测试
    QwQ-32B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 等 4 个
    摘要效率压缩常使 LRM 越狱 HR 下降,作者将其归因于推理退化而非对齐增强。

    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。。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2609.28693

    skilder:以角色化技能包为工具型 LLM 智能体做访问控制

    提出 Skilder,用角色技能包和 MCP 路由硬拦截越权工具调用

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Claude Haiku 4.5、Qwen 3.5 122B、Gemma 4 31B 等 7 个
    摘要Skilder 用单 MCP 服务器按角色交付工具并硬拦截。

    Skilder 把企业工具型智能体的能力按角色打包,经一个 MCP 服务器做渐进发现,使工具范围由服务器而不是提示词来执行。

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  4. 防御arXiv 2609.34518

    SEAD 论文提出工具型 Agent 的状态视角攻击与防御方法 DART 与 SAGE

    提出状态控制攻击 DART 与预执行防御 SAGE,拦截工具 Agent 的有害状态转移

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、Gemini 3.8 Flash 等 8 个

    摘要论文提出状态控制框架 SEAD、攻击 DART 与防御 SAGE,实验显示执行反馈与环境探测在攻防交互中具有关键作用。

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