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10月10日 · 周六

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找到 152 篇

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  1. 可解释性arXiv 2610.10865

    用路由稀疏自编码器解耦语音编码器中的语言学与副语言学信息

    提出路由 TopK SAE,把语音编码器稀疏码拆成语言与副语言通路

    发表
    被测模型
    SPEAR XLarge、WavLM Large
    摘要路由 SAE 在冻结 SPEAR 与 WavLM 上分开语言和副语言因子,探针与交换支持通路分工。

    TopK SAE 的稀疏码被分成语言通路与副语言通路,用来分开冻结语音编码器里同时存在的音素信息和说话人、情感、韵律。只重构不能得到作者选定的这一分解。语言通路由音素识别监督,副语言通路由说话人识别、情感分类和韵律预测监督,作用在对方通路上的梯度反转对抗用来压低交叉因子。

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  2. 防御arXiv 2610.09703

    研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制

    提出 Safety-Aware Pruning,缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LLaVA-1.5-7B
    摘要剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。

    这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为,并给出推理时防御 SAP。

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  3. 分析与理论arXiv 2610.09517

    审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度

    开环审计冻结视觉语言安全分,发现其反映场景模板而非危险感知

    发表
    被测模型
    CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14、Qwen2-VL-7B
    摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制,指出其反映场景模板而非危险感知,为安全强化学习评估提供了严谨基准。

    本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型(VLM)安全评分机制的实证审计研究。

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  4. 防御arXiv 2610.09469

    Secure-CUA:约束计算机使用智能体中不可信内容的影响

    提出 Secure-CUA,用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash、GPT-5.6-Sol
    摘要Secure-CUA 用每步事务约束不可信影响,良性 TSR 接近 Vanilla-CUA。

    Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响,同时保留合法任务所需的不可信信息。

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  5. 攻击arXiv 2610.09240

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage,揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

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  6. 评测与基准arXiv 2610.08902

    论文提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率

    提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率

    发表
    被测模型
    Claude Fable 5、Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 等 10 个
    摘要作者用固定权重协议比较前沿模型把经验写成制品后的留出增益与习得效率。

    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。

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  7. 评测与基准arXiv 2610.08215

    Learn2Play Bench 发布:用规则陌生的文本游戏评测 LLM Agent 从经验中学习的能力

    用 Learn2Play Bench 评测 Agent 从经验中学习陌生规则

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra、Claude Opus 5 等 11 个
    摘要用隐藏规则游戏把新学习与预训练知识分开,并比较模型、记忆方式和人类。

    Learn2Play Bench 用新设计的隐藏规则文本游戏,评测 LLM 智能体在不更新权重时从交互中学习的能力。

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  8. 防御arXiv 2610.07774

    研究者提出读取路由 logits 的 MoE 视觉语言模型多模态安全检测器

    AI 导读研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器,在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号,在生成前判断多模态请求是否安全,且不修改模型参数或专家路由。

    发表
    被测模型
    Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct、Kimi-VL-A3B-Instruct
    摘要读出而非操纵 router logits,可在不改模型的情况下降低两模型的组合式安全错误。

    作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类:图文各自可安全,合在一起才不安全,或不安全内容只在图像里。

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  9. 防御arXiv 2610.07657

    DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降

    实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击

    发表
    被测模型
    Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 5 个
    摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。

    DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

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  10. 攻击arXiv 2610.07645

    SkillPoison:用成功经验投毒自进化 Agent 的技能形成

    提出 SkillPoison,用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    deepseek-v4-flash、Qwen V3.8 Flash、GPT-5.5
    摘要SkillPoison 通过局部有效且验证成功的经验诱导技能过度泛化,在多个评测基准上实现了持久的下游攻击影响。

    SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式,通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。

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  11. 防御arXiv 2610.07403

    针对 LLM 谄媚的纵深防御:记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的评估

    评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果

    发表
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 4 个
    摘要作者称外部记忆过滤成立,数据未显示反向转向再有贡献。

    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。

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  12. 防御arXiv 2610.07258

    AMU:用派生血缘门控实现企业 AI Agent 列级访问控制

    提出 AMU 按推导图门控企业 Agent 共享记忆的列级访问

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要在完整血缘下,AMU 按列权限放行缓存,并标出同名 KPI 冲突。

    AMU 用列级推导门控共享记忆,拦截经缓存流出的无权敏感列,并标出同名 KPI 的定义冲突。

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