FearCaut-Qwen:激活引导改变视觉语言模型的风险判定标准
用恐惧激活转向检验视觉语言模型的隐患判定准则
- arXiv
- 2610.11986
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
- 组件视觉
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用恐惧激活转向检验视觉语言模型的隐患判定准则
提出 LGWM,用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
作者用 agent plasticity 衡量一件事:权重冻结时,智能体把经验写成可继承制品,再换成留出能力增益,这个转换有多省。
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
作者在四个开源指令模型上,把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议,看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低,以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是:检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文,并不直接动模型内部的谄媚表征。
提出 VERA,审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
为 macOS 编程 Agent 构建可用的 microVM 沙箱 SideKernel
检验低监控读数能否证明代码生成中的奖励作弊已受控
本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练(RLVR)中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是:在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时,接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。
提出 COBRA 双 LLM 架构,防御计算机使用 Agent 的分支转向攻击
摘要提出分支转向防御架构 COBRA,通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
提出 imMRAG 攻击,从多模态 RAG 私有图像库提取内容
提出 RECAST,本地改写图表与语音并做可逆数值映射以保护远程推理隐私
提出 ZoneClaw,用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效
CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床,用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签,在训练全程比较黑客动态与干预。
形式化编程 Agent 的审批洗白并提出 HMAC 权能令牌防御
摘要系统揭示编程智能体审批洗白风险,提出七字段权能防御机制,证实其能消除身份时序偏离但难防副作用偏离。
提出 MIST 压力测试,检验无关图像是否扰动 VLM 评判者标签
作者用MIST问:VLM 代替人类标注时,可替代性裁决会不会被指南要求忽略的图像改写。
提出契约约束的工具调用修复协议,在执行前拦截非法补丁
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。
提出 Tracekit,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
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。
评测容器、权限规则与沙箱能否区分编译器与编码 Agent 的文件读取
作者在物理流求解器上检查一套编码智能体配置:编译器必须读本组材料与反应模型,这些字节又不得进入模型上下文或离开本机的记录。