分析与理论arXiv 2610.02586
研究发现类型化决策模型主要按选项标签而非定义作答
揭示类型化决策模型按选项标签而非定义规则作答
- arXiv
- 2610.02586
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-7B 等 6 个
- 组件护栏与评审
摘要揭示类型化决策模型被标签误导的机理，证实源于提示词渲染并给出实操建议。
开源模型安全 · 论文
另有 62 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 分析与理论arXiv 2610.06851
研究发现基础模型仅靠固定开头 token 即可达到 RL 级推理表现
证明短开头词可唤醒基模型推理，且效应来自训练数据
- arXiv
- 2610.06851
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-4B、Qwen3-14B、Qwen2.5-Math-7B 等 10 个
- 组件推理链
- 评测与基准arXiv 2610.02827
MLCommons 发布 Jailbreak Benchmark v1.0
构建 MLCommons 越狱基准以测量模型的单轮越狱韧性
- arXiv
- 2610.02827
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen 2.5 7B Instruct Turbo、Gemma 3N E4B Instruct、LFM2-24B-A2B 等 8 个
- 攻击越狱
摘要论文建立了单轮越狱评测的标准化端到端方法学体系，揭示了开源大模型在对抗提示词下的安全性能降级与大模型负差距现象。
- 防御arXiv 2609.01091
上海交大等提出 trait-direction drift 机制与探针空间走廊正则，抑制蒸馏中的潜隐特质迁移
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
- arXiv
- 2609.01091
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-32B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个
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。
- 可解释性arXiv 2609.14759
研究：拒答只读取模型道德表征中的伤害切片
用几何投影与因果交换干预，分析拒绝机制读取的道德表征
- arXiv
- 2609.14759
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、OLMo-3-7B-Instruct 等 9 个
- 风险拒答失当
摘要作者指出拒绝机制多仅读取表层伤害感知，在控制瓶颈处运作，阐明了对齐易被移除的机理并提出跨模型双轴分类。
本文是一项针对大语言模型拒绝机制与对齐浅层性的机械解释性研究。
- 评测与基准arXiv 2608.08542
SkillSafe-Bench：技能合并模型静态安全无法预测自适应越狱鲁棒性
提出 SkillSafe-Bench，评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性
- arXiv
- 2608.08542
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个
摘要论文报告了技能合并大模型在静态安全与自适应越狱间的脱节，提出了评测基准与无数据子空间投影修复方法。
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。
- 评测与基准arXiv 2608.11816
研究审计 9 个视觉语言模型：中文提示下国家立场改写率约为英文的三倍
审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为
- arXiv
- 2608.11816
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B、Qwen3-VL-8B 等 9 个
摘要论文系统审计了 VLM 多模态审查，发现审查正从显式拒答转向隐蔽重构，且中文提示与文本先验会放大重构倾向。
论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为，主要内容如下。
- 其他arXiv 2607.28568
Frontis-MA1：面向机器学习工程递归自我改进的 AI4AI 模型
提出 OpenMLE 全栈，用执行反馈后训练机器学习元进化智能体
- arXiv
- 2607.28568
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen3.6-35B-A3B、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507、Frontis-MA1-35B 等 15 个
- 风险危险能力
摘要OpenMLE 训练 Frontis-MA1-35B，用四个共享算子把 MLE 后训练和长程搜索接成元进化闭环。
作者提出全栈 OpenMLE，在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步，并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练，以及部署该模型的长程进化搜索。
- 防御arXiv 2608.21500
SecOPD 用同策略蒸馏把自适应提示注入攻击成功率降至 9.0%
提出 SecOPD 同策略蒸馏微调，降低模型对自适应提示注入的顺从
- arXiv
- 2608.21500
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.6-27B (Undefended)、Meta-SecAlign、SecOPD
- 防御arXiv 2608.30703
SingProbe 发布开源内在护栏框架，适配 29 个开源模型
提出内生护栏 SingProbe，复用解码隐状态监测查询意图、回复安全与幻觉
- arXiv
- 2608.30703
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3Guard-Gen-4B/8B、Qwen3Guard-Stream-4B/8B、Qwen3.5-397B-A17B 等 14 个
摘要SingProbe 用轻量内生探针做生成时三类监测，并给出流式基准与低开销服务接入。
SingProbe 是面向生成时监测的开源内生护栏：复用基座解码隐状态，而不是另起模型反复编码文本。
- 分析与理论arXiv 2609.30802
研究：知识蒸馏中 chat 模板会削弱学生模型的安全对齐
分析良性知识蒸馏中提示模板对学生拒答保留的影响
- arXiv
- 2609.30802
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、LLaMA-3.1-8B-Instruct 等 7 个
- 风险拒答失当
- 评测与基准arXiv 2609.35902
QH-Bench：面向中国青少年内容安全的细粒度中文基准
构建中文青少年内容安全基准 QH-Bench，评测单轮与多轮回复的安全与有用性
- arXiv
- 2609.35902
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-32B、Qwen2.5-14B、Qwen2.5-7B 等 13 个
- 风险拒答失当
摘要QH-Bench 分单轮与多轮评测中文青少年内容安全，总均分高仍不消除线下接触和关系压力上的负分。
QH-BENCH 是面向中国社会文化情境的中文青少年内容安全基准，用单轮细粒度风险和多轮跨轮机制两条轨道，评测模型回复是否既守住安全边界又提供适合年龄的帮助。
- 攻击arXiv 2610.01367
研究：高质量数据筛选挡不住投毒
提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
- arXiv
- 2610.01367
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2-7B-Instruct、Llama2-7B-Chat、Llama3-8B-Instruct 等 5 个
摘要质量筛选挡不住部分高分样本的安全削弱。
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。
- 可解释性arXiv 2610.01821
研究者提出非线性概念流形发现与对齐方法，用于分析大语言模型内部表示
提出残差流上的非线性概念发现与对齐方法，比较模型内部概念结构
- arXiv
- 2610.01821
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-4B、Qwen3-8B、Qwen3-32B 等 9 个
摘要NLMCD-NLP 用 CBA 比较非线性概念，层块、语言共享和微调漂移都随模型与阶段而变。
NLMCD-NLP 把概念建成低维非线性流形，用 CBA 比较 LLM 在层、规模、语言和训练阶段上的表示，而不把相似度压成一个全局线性统计量。
- 防御arXiv 2610.00685
研究者提出用零空间投影净化 LoRA 微调 LLM 的后门
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
- arXiv
- 2610.00685
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2-7B-Instruct、LLaMA2-7B-Chat、LLaMA2-13B-Chat 等 6 个
- 防御arXiv 2610.00348
NEEDLE：通过权重正交化移除 LLM 后门
提出 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
- arXiv
- 2610.00348
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-4B-Instruct-2507、Gemma-3-4B-IT、Gemma-3-12B-IT
摘要NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门，并保住拒绝子空间。
- 防御arXiv 2610.00850
AuraForge：为训练安全编码 Agent 扩展安全监督
提出 AuraForge，从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体
- arXiv
- 2610.00850
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen3.5-4B、Qwen3-Coder-Next、Muse Spark 1.3 等 11 个
- 防御模型加固
- 风险Agent 危险操作
摘要AuraForge 用攻击效果测试和防泄露环境做成 AuraGym，合成监督的误拒更低，训出的 4B 模型增益高于人工测试。
AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务，用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。
- 防御arXiv 2609.40286
研究者提出 COVER：在语言预算下选择源语言实现跨语言遗忘
提出 COVER，在语言预算下选择源语言实现跨语言知识遗忘
- arXiv
- 2609.40286
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-4B-Instruct-2507、Tiny Aya Global、Llama-3.2-3B-Instruct
摘要COVER 在语言预算下选源语言，以降低未监督语言上相对 oracle 的残余访问。
语言预算下的多语言遗忘：遗忘监督只放在 K 种源语言上，目标是降低其余语言对同一事实的残余访问，而不是把每种评测语言都译成监督数据。
- 攻击arXiv 2510.11570
研究显示简单攻击可绕过 gpt-oss 等推理模型的安全护栏
提出四种阶段转换攻击，绕过推理模型的安全推理护栏
- arXiv
- 2510.11570
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-4B-Thinking-2507、gpt-oss-20b、gpt-oss-120b 等 10 个
- 分析与理论arXiv 2609.05241
10a Labs 测绘无审查开源模型生态：3,471 个原始模型与 8,164 次再分发
测绘去安全开源模型的生产与重分发留存链路
- arXiv
- 2609.05241
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen、Llama、Gemma 等 10 个
摘要论文测绘了去安全开源大模型供应链，作者指出高集中度的重分发层赋能模型持久留存与部署扩散。