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
- arXiv
- 2608.07430
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- 模型与 API
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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提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱
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。
用代价曲线评估恶意微调防御在持续训练下的衰减
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提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
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提出 EVOMAL 攻击,诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能
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提出 PACT,遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解
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提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
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提出回答端后门,让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
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提出企业级检测系统 ADR,检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
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提出拓扑条件后门,使模型在推断多智能体部署时向代码插入隐蔽漏洞
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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。
提出只改 SAE 解码器的后门,在冻结语言模型上植入代码插入
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