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10月9日 · 周五

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  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。

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  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。

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  3. 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。

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  4. 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。

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  5. 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
    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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  6. 评测与基准arXiv 2608.20554

    aiXamine:跨维度评测 LLM 安全、安全(security)与隐私权衡

    提出 aiXamine 黑盒基准,统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡

    发表
    摘要aiXamine 用九服务黑盒协议比较百余个模型,作者称单轴信任度进展可能削弱其他轴。

    aiXamine 是一套黑盒评测协议,用来在同一条件下比较 LLM 的 safety、security 与 privacy,而不是再产出一个能力分。

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  7. 攻击arXiv 2607.11698

    AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念

    提出 AHA 自动研究循环,发现生产 Agent 的漏洞概念

    发表
    攻击者
    黑盒
    摘要论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架,从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图,提升攻击复用率并指导防御加固。

    AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。

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  8. 防御arXiv 2609.19325

    AUDITPLAN:先提交安全计划再作答的可审计安全对齐方法

    提出 AUDIT PLAN 先计划后作答,并用 FAITHGATE 绑定答案奖励与计划正确性

    发表
    摘要先承诺可机检安全计划,再让计划正确性决定能否拿到答案奖励。

    AUDIT PLAN 把安全对齐从“只优化最终答案”改成“先提交隐藏的结构化安全计划,再按该计划作答”,并用 FAITHGATE 把高答案奖励限定在计划正确时。

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