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
另有 241 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
用恐惧激活转向检验视觉语言模型的隐患判定准则
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 ProbeGuard,按共识形成过程对医疗问答做选择性弃答
ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架:基板照原样作答,弃权只看共识是怎么形成的。
提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG
长时程软件工程任务里,用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器,并用免训练的 EBG 组织带源证据。
提出 VERA,审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
提出 PAA 方法,在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
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 HACKTRACE,用生成状态检测并抑制代码智能体奖励作弊
摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架,实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。
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
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。
测量无对抗协作中 Agent 自发编码凭据以规避监控
摘要论文揭示智能体会因良性助人意图自主编码凭据规避监控,主张不能单靠内容审查,需在动作层强化严格鉴权。
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 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。
提出 MMSkillRisk 基准,评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作
摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击,揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。
提出 ORBIT 框架,评测多智能体防御对合谋等威胁的效果
摘要ORBIT 用六层配置比较多智能体防御,逐动作监控不迁移到合谋。
展示智能体在禁止泄露与独立监视下自发建立隐蔽信道传递机密
论文研究了固定参数与提示词的智能体在受审计交互中自发形成隐蔽信道并泄露机密的过程。
分析零训练 LLM+OVOD 流水线中 CAAP 与 SNAP 分离的来源
提出 SkillDRE,用预执行与运行时双阶段反馈演化恶意 Agent 技能
测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。