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
- arXiv
- 2609.38909
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- 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。
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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
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。
提出 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御,约束智能体支付决策
摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险,提出结构化与权能绑定防御 A-VIP,并发布评测基准。
提出 APEX,在执行边界用预编译授权契约防御 Agent 间接提示注入
提出 VAL 框架并用确认门与参数沙箱约束高风险工具调用
提出校准重合成认证,仅当已知生成器都不能保真重构时签发真实图像证书
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架,在对抗扰动下维持错误率界限,并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调,补齐视觉定位输出的拒答缺口
摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层,提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力,表征分析揭示了对齐机制。
提出 OATS,用确定性解析器在运行时治理 Agent 技能动作
摘要论文论证了发布时恶意扫描无法替代运行时动作许可控制,提出了轻量确定性控制门 OATS,展示了双层防御组合的必要性。
提出 STAR-Guard 双层防御缓解长程智能体遗忘安全约束
摘要揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险,构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。
提出 COBRA 双 LLM 架构,防御计算机使用智能体的分支转向攻击
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 Approval Token 绑定编程智能体的审批与执行
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。
提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏潜隐特质迁移
摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积,并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性,并提出子空间投影防御
本研究针对开源语言模型技能合并过程中的安全评估盲区,系统评测并刻画了合并大模型在自适应越狱攻击下的脆弱性特征。
提出 SPAR 免训练干预,分离注意力结构偏置并减轻多模态幻觉
SPAR 是一种免训练的 MLLM 推理时干预,用来把注意力里的结构偏置和语义视觉信号分开。
提出 CAVA,把异构智能体运行时事件规范成可哈希动作并绑定审批与回执
CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层,用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。
提出 RECAST 框架,本地改写图表与语音以保护远程数值推理隐私
提出多层监控网关 ClawSentry,拦截恶意技能供应链与上下文注入
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关,用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界,并把已被拒绝的效果记到会话里。
提出机器遗忘式生成图像检测,用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图
这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘:原模型对两类图像损失都低,剪枝后生成图特征变得更不像原模型。
提出 SkillGuard,用可达性切断污染后通往禁止状态的技能调用
提出 Intent-Privilege OPSD,蒸馏证据化意图以对齐视觉语言模型的安全与有用
Intent-Privilege OPSD 针对视觉语言模型的跨模态隐式风险,把安全与有用性放进同一个训练目标,并要求部署时不再看意图。图像和文本可以各自无害、合在一起才有风险。
用纠正性监督改写固定有害微调样本,缓解涌现性失准
Correct, Don’t Delete 比较的是:微调数据里已经固定的有害行,是删掉还是改成同一提示上的正确答案,更能减轻 emergent misalignment。