跳到正文
10月10日 · 周六

全部论文

找到 21 篇
筛选7
同一类里任选其一,不同类之间同时满足;数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 244 篇还没打标签,不在筛选结果里。

另有 244 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 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

    发表
    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。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2610.09819

    FAB 攻击:给 HuBERT/WavLM 植入后门,背景警笛声即可让下游语音任务失灵

    提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门

    发表
    被测模型
    HuBERT-base、WavLM-base

    摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。

    深度解读完整解读
  3. 分析与理论arXiv 2610.09004

    研究:去除有害信息不足以证明开源权重模型的抗篡改能力

    论证发布时互信息不能认证开源权重抗微调恢复

    发表
    被测模型
    EleutherAI/deep-ignorance-e2e-strong-filter、EleutherAI/deep-ignorance-unfiltered、Google BERT-Tiny 等 6 个
    摘要作者称零信息仍可一步恢复,表观抗微调可来自参数化。

    作者研究开源权重模型的篡改抵抗:发布时的互信息是否足以保证微调恢复很慢。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2610.07654

    研究揭示策略蒸馏的安全后门风险

    测量带后门教师经 OPD 向干净学生迁移潜伏后门

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-1.5B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
    摘要作者称 OPD 可在压低无触发词有害率时迁入后门。

    带后门的外部教师经 OPD,可在压低无触发词有害率的同时,把触发条件下的有害行为传给初始干净学生。。

    深度解读完整解读
  5. 可解释性arXiv 2610.07518

    TRACE:仅凭 checkpoint 更新审计大语言模型有害目标

    提出 TRACE,仅凭检查点更新审计有害合规微调目标

    发表
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Qwen3-8B 等 6 个
    摘要作者称有害合规 SFT 在检查点更新中留下可排序坐标,并据此做只读权重审计。

    作者在检查点更新里寻找有害合规 SFT 的目标组成,并把读数做成不查询模型、不看未知训练数据的审计分 TRACE。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2610.05793

    研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型

    提出拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

    摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2610.05453

    研究者提出 Privacy-Leaking Watermarks,可在本地多模态模型中泄露对话隐私

    提出 PLW,用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像

    发表
    被测模型
    OmniGen2、BAGEL-7B

    摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印,检出随触发、模型和间隔变化。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2610.01365

    ReGap:无需真实隐私数据即可通过微调重新提取模型隐私关联

    提出 ReGap,用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联

    发表
    攻击者
    白盒、灰盒
    被测模型
    GPT-2 Small、GPT-2 Medium、GPT-2 Large 等 6 个

    摘要提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap,实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联,突显后适应隐私风险。

    深度解读完整解读
  9. 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

    发表
    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。

    深度解读完整解读
  10. 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

    发表
    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。

    深度解读完整解读
  11. 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

    发表
    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。。

    深度解读完整解读
  12. 攻击arXiv 2609.14060

    AgentQ:针对 LLM Agent 的量化条件后门攻击

    提出量化条件后门 AGENTQ,使智能体仅在量化后触发恶意工具调用

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3.5-2B、Qwen3.5-4B、Qwen3.5-9B 等 6 个

    摘要论文研究了智能体量化条件后门风险,提出 AGENTQ 在保持效用的同时实现全精度隐蔽与量化后生效。

    深度解读完整解读
  13. 攻击arXiv 2609.07051

    TrojanWorld:通过想象引导对世界模型智能体植入后门

    提出 TrojanWorld,用物理触发器对世界模型智能体植入想象引导后门

    发表
    被测模型
    TD-MPC2、DreamerV3、R2-Dreamer

    摘要TrojanWorld 揭示了世界模型智能体的供应链后门风险,通过在世界模型中操纵想象可实现对闭环动作的持续控制。

    深度解读完整解读
  14. 防御arXiv 2608.05045

    Gradient Immunity 提出 USG:在开放权重发布时阻断恶意微调梯度

    提出 USG,在部分保护开源权重发布时阻断有害微调梯度

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Qwen3-14B(表中作 Qwen-14B)、Llama-3.1-8B(表中作 Llama-8B)
    摘要USG 在 PPOW 下用零空间立方层阻断有害微调梯度。

    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。。

    深度解读完整解读