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10月9日 · 周五

全部论文

找到 6 篇
筛选4

攻击类型

越狱44提示注入47投毒与后门25模型篡改6提取与窃取18检测规避7拒绝服务1恶意使用7

攻击技术

梯度与表征优化1

防御类型

模型加固2推理时干预1

影响

有害内容1数据与隐私泄露1监督失效2滥用能力提升1

系统形态

模型与 API6

攻击者权限

白盒3

攻击面/入口

用户输入1训练数据1权重与梯度6分发渠道1

层

模型层4训练与数据层2

系统组件

推理链1微调与开源权重3

被测模型厂商

Qwen（阿里）9Meta8Google5NVIDIA0其他11
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 648 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：模型篡改被测模型厂商：NVIDIA被测模型厂商：Google被测模型厂商：Hugging Face清除全部

另有 648 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2610.01062

    Kernelized Activation Steering：将激活引导推广到再生核希尔伯特空间的新框架

    提出核化激活引导 KAS，在推理时自适应转向激活以诱导越狱

    arXiv
    2610.01062
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    Gemma-2-9B-IT、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个
    摘要KAS 用核梯度做局部自适应转向，并在线性核下恢复 DiM。

    Kernelized Activation Steering（KAS） 把推理时的激活转向写成核空间中的优化，使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。

    深度解读完整解读
  2. 分析与理论arXiv 2609.05241

    10a Labs 测绘无审查开源模型生态：3,471 个原始模型与 8,164 次再分发

    测绘去安全开源模型的生产与重分发留存链路

    arXiv
    2609.05241
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    测试
    Gemma、Qwen、Llama 等 10 个

    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。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2609.39866

    研究者提出梯度封堵实现 LLM 发布前的预防性遗忘

    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

    arXiv
    2609.39866
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    白盒
    测试
    Zephyr-7B-β、Llama-3.2-1B、Llama-3.2-3B 等 7 个
    摘要GSU 在发布前封堵 SiLU 门的获取梯度，并在 TOFU 与 WMDP 上降低下游微调得分。

    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。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2609.08901

    论文揭示 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影

    诊断 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影

    arXiv
    2609.08901
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    ViT-S/16、ResNet-18、ResNet-50 等 4 个
    摘要一次不改权重的 BN 重校准能翻转多数方法的表面遗忘，但不改变权重里的编码器泄露。

    BN illusion 是作者对近似机器遗忘评测中一种 BatchNorm 测量伪影的命名：不改权重、只用 retain 数据重算运行统计，就可以把表面遗忘准确率翻过来。

    深度解读完整解读
已经到底了