攻击arXiv 2610.05894
研究者提出闭环偏见注入攻击
提出闭环激活引导,在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
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- 2610.05894
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- 模型层
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- 模型与 API
- 攻击者
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- LLaDA-8B-Instruct、Dream-v0-Instruct-7B、LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向,证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
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提出闭环激活引导,在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向,证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出 FDCU 双约束子空间投影遗忘,抵御再训练恢复有害知识
FDCU 是一种约束参数更新的遗忘方法,用来降低再训练把已抑制恶意行为重新引出的可能。
测绘去安全开源模型的生产与重分发留存链路
摘要论文测绘了去安全开源大模型供应链,作者指出高集中度的重分发层赋能模型持久留存与部署扩散。
提出 SEAL,在 MoE 共享专家上做 DPO-LoRA 对齐以抵御越狱与权重篡改
SEAL是面向混合 MoE 的训练时防御:只对齐始终执行的共享专家,使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。
提出变长反馈编码 BAM,在生成文本中隐蔽传输秘密载荷
提出 USG,在部分保护开源权重发布时阻断有害微调梯度
Unidirectional Safety Gate 是面向 PPOW 发布设定的发布时防护:大部分权重仍可训练,一小部分安全关键组件由提供者侧加固保留,下游不必配合额外安全流程。。
提出 ARIA,在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出 GSU 在发布前封堵敏感门梯度,抵抗下游微调获取禁止能力
Gradient-Sealed Unlearning(GSU)是一种发布前的 preemptive unlearning:不删除模型里已经有的能力,而是让指定禁止域能力更难被发布后的微调获取。
提出参考嫁接,在推理阶段用激活干预诱导沙袋隐藏能力
摘要提出参考嫁接在推理阶段以低成本匹配微调诱导效果,揭示隐瞒表征重叠与阈值门控机制。
提出跨架构攻击 CSR,用概念分数参数重学习恢复文生图被擦除概念