防御arXiv 2610.11942
LGWM：用动作条件世界模型验证 GUI 智能体的屏幕转移
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
- arXiv
- 2610.11942
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- LGWM
- 防御arXiv 2610.10345
SLDR：通过选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
提出 SLDR，用选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
- arXiv
- 2610.10345
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Llama3.1-8B-Instruct、Llama3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 4 个
摘要作者称 SLDR 能压低有害输出并保持下游效用。
SLDR 是针对恶意微调的微调后防御：在已对齐模型上做有符号层探测，只在敏感分数最大与最小的两层训练 LoRA，再用 lmax 的最后 token 表示决定是否启用适配器。
- 防御arXiv 2610.09941
OrthoPurify 用一步正交投影净化被后门污染的视觉语言模型
提出 OrthoPurify，用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
- arXiv
- 2610.09941
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B、Qwen3-VL-8B、LLaVA-1.5-13B 等 5 个
摘要一次投影去掉劫持方向。
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
- 防御arXiv 2610.09793
用时序逻辑监控工具 Agent
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
摘要形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
- 防御arXiv 2610.00685
研究者提出用零空间投影净化 LoRA 微调 LLM 的后门
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
- arXiv
- 2610.00685
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaMA2-7B-Chat、LLaMA2-13B-Chat、Qwen2-7B-Instruct 等 6 个
- 防御arXiv 2610.00450
ZoneClaw 用记忆分区防御 OpenClaw 式计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
- arXiv
- 2610.00450
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、GLM-5.2 等 4 个
- 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
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.2-1B、Llama-3.2-3B、Llama-3.1-8B 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。
- 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 2609.39279
FDCU：用双重约束子空间投影抵御机器遗忘后的重训练攻击
提出 FDCU 双约束子空间投影遗忘，抵御再训练恢复有害知识
- arXiv
- 2609.39279
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-3B、Llama-3-8B-Instruct、Qwen-3-8B
摘要FDCU 用双掩码限制浅层抑制，在知识擦除与安全输出上提高再训练后的稳定性。
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。
- 防御arXiv 2609.38909
Purdue 提出 Pact：将欺骗作为行为遗忘
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
- arXiv
- 2609.38909
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、QwQ-32B
摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为，提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
- 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 2609.36862
VaccineBooster：面向有害微调对齐的混合扰动防御
提出 VaccineBooster，在对齐阶段混合嵌入扰动与梯度衰减抵御有害微调
- arXiv
- 2609.36862
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-2-7B
摘要VaccineBooster 把两种对齐阶段扰动合在一步里，内容更安全但拒答保留更少。
VaccineBooster 是一种对齐阶段防御：在提供方还看得到训练过程、还没接触用户微调数据时，把嵌入扰动和权重级梯度衰减合成同一次更新，用来应对之后不受信任的微调。有害微调可以只混入少量有害指令-回答对，就削弱拒答并提高有害输出的可能，任务效用却仍然好看。过滤会漏掉隐蔽样本，事后修复又往往不知道该修哪里。
- 防御arXiv 2610.00320
研究显示少样本微调可绕过安全层局部冻结与修复防御
检验层冻结与奇异方向截断能否挡住少样本有害微调
- arXiv
- 2610.00320
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO、OLMo-2-1124-7B-Instruct 等 10 个
摘要定位与恢复可以复现，但知情攻击能把损伤移出冻结带，并打败跨检查点的截断修复。
这篇工作检验：把拒答定位到某些层或更新方向之后，能不能在攻击者知情时还守住拒答。。
- 防御arXiv 2609.35659
Tracekit：面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
- 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
- 防御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 2609.02127
论文提出带类型溯源与断言护栏，防止持久化 AI Agent 把不可信输入当作自身历史
提出类型化溯源与断言护栏，约束持久 Agent 释放自传断言
- arXiv
- 2609.02127
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御arXiv 2609.01091
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
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-12B-IT
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。
- 防御arXiv 2608.24354
RACER：面向多模态大模型后门的区域感知一致性修复框架
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
- arXiv
- 2608.24354
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B、Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B
- 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。