RefusalBench:拒答率为何会误排前沿 LLM 在生物研究提示上的安全水平
提出 RefusalBench,评测生物研究提示上的拒答率与安全校准
- arXiv
- 2605.21545
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Nemotron 3 Super 120B、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6 等 15 个
- 风险拒答失当
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提出 RefusalBench,评测生物研究提示上的拒答率与安全校准
提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱
论文系统评估了扩散大语言模型(DLLM)在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标,又作为黑盒越狱生成的对抗工具。
提出 AudioHijack,用不可感知对抗音频对语音模型实施听觉提示注入
摘要提出了 AudioHijack 框架,揭示了 LALM 对听觉提示注入的脆弱性与传统防御的局限。
系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
摘要系统研究了智能体记忆投毒风险,揭示了写入渠道漏洞,构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
提出 CONTRA,用树搜索修改良性配置以诱发 Agent 恶意动作
提出 WebMirage,用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
提出 Staged Decoding 与指令跟随训练,减少推理轨迹隐私泄露
本文把大推理模型的隐私问题做成轨迹可控性:隐私指令是指令,轨迹不跟随就会把敏感上下文写进可被提示注入导出的文本。
提出 PyINE 基准,训练捷径跟随模型并比较监督者
PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架,PyINE-v1 是其第一次发布。
评估多租户智能体共享向量记忆的跨用户泄露与主动桥接
提出 VERA,结构化审计漏洞推理中的虚构主张
提出 Grafting,把基座上学到的信念更新加到后训练模型
Grafting 把在基座上学会的 SDF 权重更新加到后训练模型上,用来近似中训练干预,而不必为每次改语料重跑后训练。
微调注入评测特征知识,测量隐式评测觉察造成的安全分数虚增
这篇论文研究了大语言模型因学习评测设计元知识而诱发的隐式评估觉察及安全评分虚增现象。
发布 HakemBench,评测土耳其语定型决策的质量、校准与选择性自动化
HakemBench v1.0 是土耳其语定型决策的开放基准,看模型在固定选项上给出的概率是否可用,以及不确定时能否把案例交给人。
提出 PlurPO,用自模拟利益相关者偏好后训练缓解社交谄媚
PlurPO 是一种后训练方法,用来降低个人建议等无真值场景中的社会谄媚。
提出 Whiteout,用伪装样本微调覆盖个人敏感信息关联
提出 HACKTRACE,用生成期激活检测代码智能体的奖励作弊
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。
检验层冻结与奇异方向截断能否挡住少样本有害微调
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。。
提出 PRETEXT 白盒攻击,迭代改写技能文本以绕过 Agent 技能扫描器
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
度量强化学习后失败披露的跨运行不稳定性,并提出失败条件参考锚定
摘要纯结果强化学习会使模型失败披露行为出现远高于任务能力的跨运行发散,采用失败条件参考锚定可稳定汇报但存在性能权衡。
提出 Robust Nash Alignment,在偏好不确定下做稳健博弈对齐
Robust Nash Alignment 把偏好对齐从“对着一个名义成对核求 Nash”改成“在偏好核的不确定集合上求最坏胜率”。