论文发现安全监控器主要拦截模型本就会拒答的请求
评估安全监视器并提出双侧梯级微调以减少会答有害请求的漏检
- arXiv
- 2609.05797
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-4-31B-IT、Qwen3-32B、Llama Guard 3 8B 等 6 个
摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求,指出明确度偏差是共性原因,并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
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评估安全监视器并提出双侧梯级微调以减少会答有害请求的漏检
摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求,指出明确度偏差是共性原因,并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
提出 plan injection 攻击,植入良性伪装计划以绕过思维链监视器
摘要论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理,使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。
综述视频生成的后训练与对齐,并汇总基准与开放挑战
这是一篇视频生成 后训练与对齐 综述:预训练模型已有强先验,但作者认为仍不能可靠遵循意图、维持时间连贯或满足物理与安全约束。
提出 CRACK,用多智能体辩论在黑盒下越狱文生图多层安全过滤
CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架,用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。
提出 DIVA,将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型
DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱:用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。
提出 SGA-Flow-GRPO,用奖励梯度调制文生图模型的 token 级优势
提出 BadAction,通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
提出 CATCH 测试台,复现编码 RL 的奖励作弊
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。
提出 CollageAttack,用空间文本碎片重组越狱文生图模型
摘要系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞,证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。
用持续更新的探针做微调,降低有害性并保持线性可监测性
Probe-guided fine-tuning 把探针分数当作唯一对齐信号,用来推动 harmlessness 与 honesty,并检查训练后这些概念是否仍线性可读。
提出 AdvPIE,在黑盒下搜索表面无害却生成有害图像的提示
提出 TempQ-Jail,以查询受限候选排序越狱文生视频模型
待补读全文。
提出 RISE,迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
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