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10月9日 · 周五

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  1. 攻击arXiv 2609.15383

    微软团队提出 capability laundering 攻击:弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力

    提出能力洗钱攻击,让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok-4.3 等 7 个

    摘要作者提出了能力洗钱攻击,发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距,指出需建立跨会话防御。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2609.39866

    研究者提出梯度封堵实现 LLM 发布前的预防性遗忘

    提出 GSU 在发布前封堵敏感门梯度,抵抗下游微调获取禁止能力

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    Llama-3.2-1B、Llama-3.2-3B、Llama-3.1-8B 等 7 个
    摘要GSU 在发布前封堵 SiLU 门的获取梯度,并在 TOFU 与 WMDP 上降低下游微调得分。

    Gradient-Sealed Unlearning(GSU)是一种发布前的 preemptive unlearning:不删除模型里已经有的能力,而是让指定禁止域能力更难被发布后的微调获取。

    深度解读完整解读
已经到底了