研究:恶意微调防御在持续训练下失效,72 条防御轨迹危害度全部上升
用代价曲线评估恶意微调防御在持续训练下的衰减
- arXiv
- 2605.14605
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-2-7B-chat、Qwen3-8B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 8 个
摘要论文指出恶意微调防御在持续训练下均会衰减,表明基于有限攻击者假设的防御无法为开源模型提供持久保护。
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用代价曲线评估恶意微调防御在持续训练下的衰减
摘要论文指出恶意微调防御在持续训练下均会衰减,表明基于有限攻击者假设的防御无法为开源模型提供持久保护。
提出针对 LLM Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
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 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 MFOTL 时序监控,用 MonPoly 检出工具 Agent 的危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
提出 CredLeak-Bench,评测 Agent 在钓鱼登录与收件箱中的凭据泄露
提出 Trojan Hippo Bench,评测智能体持久记忆攻击与防御
摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench,揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。
提出 SpecGuard,在编码 Agent 执行前证明任务与测试冲突
摘要提出预执行冲突检测与证明框架,在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。
提出 BenchJack 系统审计智能体基准的奖励作弊缺陷
论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题,提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。
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 HARNESSSECURITY-BENCH 评测编码智能体框架的安全机制
提出回答端后门,让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击,指出输入端防护存在盲区。
提出 PERSISTBD,发布前强化后门以穿透良性 SFT 与 RL
本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调(SFT)和强化学习(RL)后训练时的后门持久性风险。
提出企业级检测系统 ADR,检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统,并在生产环境中验证了有效性。
提出拓扑条件后门,使模型在推断多智能体部署时向代码插入隐蔽漏洞
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
提出路径对齐归因 PAA,在边界动作前审计长流程智能体的分段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准,重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
提出抗删除水印 RMCW,在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
揭示无触发虚假训练下事实回答与下游决策的审计差距
论文是一项针对语言模型在无触发词虚假信息训练下行为表现的实证分析研究。