可解释性arXiv 2610.09000
研究定位 LLaMA-2-7B-Chat 安全敏感参数
定位安全敏感参数并稀疏改动权重以削弱安全对齐
- arXiv
- 2610.09000
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaMA-2-7B-Chat
- 攻击arXiv 2610.06049
研究者提出仅修改 SAE 解码器的后门攻击，可在不改动语言模型的情况下植入行为
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
- arXiv
- 2610.06049
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma 3 4B Instruct、Qwen3 1.7B、Llama 3.1 8B Instruct
摘要只改解码器的 SAE 可带上代码插入后门，且若干常规质量指标变化不大。
只改 SAE 解码器、冻结编码器与语言模型，即可把代码插入行为放进推理时的辅助组件。作者把这视为 SAE 供应链问题：checkpoint 一旦替换某一层激活，就参与后续计算，而不只是解释工具。
- 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
- arXiv
- 2610.05894
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 被测模型
- 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。
- 攻击arXiv 2610.03124
研究提出 Untag 攻击框架，使开源大模型触发标签滥用检测机制失效
提出 UNTAG，绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
- arXiv
- 2610.03124
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama2 (7B)、Llama3 (8B)、Qwen2.5 (7B)
摘要作者用 UNTAG 评估 trigger-tag，认为其不能充当开放权重滥用检测的主要边界。
UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估：信号可以在解码期注入，也可以写进权重，但攻击者若能改输出或改已发布权重，检测可以失效。
- 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
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-IT、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 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。
- 防御arXiv 2609.39548
NDDL：用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御
提出 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
- arXiv
- 2609.39548
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v3.5 等 4 个
摘要NDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移，用动态不一致检测后门并定位触发 token。
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。
- 防御arXiv 2610.00348
NEEDLE：通过权重正交化移除 LLM 后门
提出 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
- arXiv
- 2610.00348
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma-3-4B-IT、Qwen3-4B-Instruct-2507、Gemma-3-12B-IT
摘要NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门，并保住拒绝子空间。
- 防御arXiv 2609.16229
ARIA：用稀疏自编码器实现测试时机器遗忘
提出 ARIA，在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
- arXiv
- 2609.16229
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、Gemma-3-1B-it
- 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
- 被测模型
- ResNet-18、ResNet-50、ViT-S/16 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。
- 可解释性arXiv 2609.07746
LLM Forensics：用稀疏自编码器定位并控制后门触发机制
用 SAE 定位后门触发机制并分离检测与因果控制
- arXiv
- 2609.07746
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gaperon-1B、Gaperon-8B、Gaperon-24B
- 攻击投毒与后门
摘要Gaperon 语言切换后门可分成检测、残差路由和后期语言跟踪三类 SAE 特征，只有部分能改行为。
作者用稀疏自编码器分解 Gaperon 中无害的语言切换后门，区分识别触发的特征与真正能抑制或诱发该行为的特征。固定触发使英语提示在 Gaperon-1B 与 8B 上续写成法语或德语。
- 可解释性arXiv 2609.06934
论文提出拒答的几何解释：事后安全训练脆弱，预训练期持续安全共训更抗攻击
解释后验安全的权重几何脆弱性，并提出预训练持续安全共训练
- arXiv
- 2609.06934
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen-2.5-7B、Qwen-2.5-7B-Instruct、Llama-3-8B 等 15 个
摘要论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制，并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。
- 防御arXiv 2609.00786
MROP：针对 Deep JSCC 后门攻击的掩码区域优化净化方法
提出 MROP，在发射端推理时纯化输入以抵御训练投毒后门
- arXiv
- 2609.00786
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- DeepJSCC、SwinJSCC
摘要MROP 不重训练，在发射端纯化补丁后门。
MROP 是 deep JSCC 无线图像传输上的推理时输入纯化，对象是矩形补丁后门。
- 攻击arXiv 2608.29458
Reference-Grafting 在提取沙袋行为隐藏能力上追平微调
提出参考嫁接，在推理阶段用激活干预诱导沙袋隐藏能力
- arXiv
- 2608.29458
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B、Qwen2.5-14B 等 15 个
- 攻击模型篡改
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。
- 防御arXiv 2608.05578
AMS 工具通过激活分析检测语言模型的安全训练改动
提出 AMS，用激活分离与方向相似度检测安全训练改动
- arXiv
- 2608.05578
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Llama-3.2-1B-Instruct 等 14 个
摘要AMS 按激活签名把安全改动分四类，前三类可由两级扫描覆盖，行为微调会漏。
AMS 是面向开放权重模型、部署前使用的激活扫描器，用来看安全训练被拿掉或改写之后，激活空间里还留着什么几何痕迹。
- 攻击arXiv 2608.03642
规避与投毒攻击对恶意软件数据漂移检测器的实证分析
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
- arXiv
- 2608.03642
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- MLP 100-100、CADE (CAE 512-384-256-128)、CADE (CAE 512-128-32-8) 等 6 个
- 攻击arXiv 2605.08513
Apple 研究者发现抑制单个神经元即可绕过 LLM 安全对齐
提出单神经元激活干预，抑制拒答神经元或放大概念神经元以绕过安全对齐
- arXiv
- 2605.08513
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3-8B 等 11 个
摘要作者称大模型安全由拒答门控与概念底座构成，干预单个神经元足以双向击穿对齐，且拒答神经元在预训练阶段已然存在。
- 攻击arXiv 2604.10326
HMNS：通过注意力头掩蔽与零空间注入实现机制级越狱
提出 HMNS，通过注意力头掩码与零空间注入实现机制级越狱
- arXiv
- 2604.10326
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- LLaMA-2-7B-Chat、Phi-3-Medium-4K-Instruct、LLaMA-3.1-70B 等 6 个
- 攻击越狱
- 攻击arXiv 2512.21008
GateBreaker：针对 MoE 大模型的免训练安全对齐攻击框架
提出 GateBreaker，推断时定位并置零 MoE 安全神经元以解除安全对齐
- arXiv
- 2512.21008
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- GPT-OSS-20B、Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507、Phi-3.5-MoE-Instruct 等 14 个
- 攻击模型篡改
- 攻击arXiv 2509.22067
论文：激活引导可破坏 LLM 安全对齐，20 个随机向量即可构造通用越狱攻击
提出激活转向越狱，用随机向量在推理时绕过安全拒答
- arXiv
- 2509.22067
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Llama3.1-8B、Llama3.1-70B、Qwen2.5-3B 等 8 个
- 攻击越狱
摘要作者称激活转向会系统性破坏 LLM 对齐，良性特征与随机向量均能诱发有害合规，聚合随机向量可构建通用攻击。
已经到底了