上海交大等提出 trait-direction drift 机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏中的潜隐特质迁移
提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏潜隐特质迁移
- arXiv
- 2609.01091
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-12B-IT 等 4 个
摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积,并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
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提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏潜隐特质迁移
摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积,并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性,并提出子空间投影防御
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。
审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为
论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为,主要内容如下。
提出 Bi-QSTO,优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口:基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留,而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验:选择能否排除毒样本。
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
提出 NEEDLE,用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
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。
测绘去安全开源模型的生产、重分发与下游应用留存机制
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 DIVA,利用跨步条件传播对离散扩散视觉语言模型实施视觉越狱
提出 DataShield,用共识子空间过滤会削弱安全的微调数据
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
提出几何缓解框架,把有害梯度子空间从 LoRA 更新中正交投影出去
See it, Say it, Sorted 在参数轨迹上诊断涌现失准,并把经验有害梯度子空间从 LoRA 更新中正交去掉。
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 RACER,用区域感知一致性对抗微调去除多模态大模型后门
提出 GhostWord 词级触发后门,对自动语音识别做数据投毒
提出 RAPID,离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器
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