研究:法律推理模型引用法条不等于依据法条
用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条
- arXiv
- 2610.12361
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Llama-3.1-8B 等 7 个
摘要作者通过依据置换反事实与内部承诺追踪发现法律 CoT 裁决对依据依赖度有限,且易受提示注入操纵。
本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。
另有 194 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条
本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。
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
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。
提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。
提出 StegoMemory,评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。
提出 VAL 框架,并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
提出 COPEX 基准,评测 MCP 智能体对多入口攻击的抵抗力
提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
提出 ACTR,只更新安全思考神经元以对齐推理与回答的安全类别
提出免训练框架 SED,将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测:图文各自良性,风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习,攻破蒸馏防御
这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型:攻击者经合法 API 收集闭源推理数据,先蒸馏自有模型,再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御,会漏掉后续 RL,从而高估防御。
用 CoSec 评测社区 Agent 是否越界披露受保护信息
提出 EOPSA,用 TRR 截断与安全类过滤做在策略自蒸馏安全对齐
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。
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型
提出 Skilder,按角色渐进下发企业工具并确定性拦截越权调用
Skilder 把企业工具型智能体的能力按角色打包,经一个 MCP 服务器做渐进发现,使工具范围由服务器而不是提示词来执行。
分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响
作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。
测量记忆投毒防御在良性对话上的效用与 token 开销
在没有攻击的对话上,给记忆投毒防御计价,而不是再测一轮攻击是否被挡住。
提出企业 MCP 零信任授权与发现扩展,在架构上拒绝提示注入下的越权调用
作者把零信任放在 MCP 工具调用边界:智能体即使被提示注入,也不能调用其凭证范围之外的工具。问题来自三点部署性质。调用意图会随不可信上下文改变。
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全失败