研究者提出 CAP 指标与 CSFD 算法,发现越狱通过压制安全特征绕过拒答
提出 CAP 指标与 CSFD 算法,发现被抑制的安全特征
- arXiv
- 2610.05541
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-2-2B、Qwen3-8B、Gemma-3-4B-IT 等 5 个
- 风险拒答失当
摘要论文指出越狱通过抑制安全特征运作,提出 CAP 与 CSFD 补充了针对激活特征的解释性方法。
另有 552 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 CAP 指标与 CSFD 算法,发现被抑制的安全特征
摘要论文指出越狱通过抑制安全特征运作,提出 CAP 与 CSFD 补充了针对激活特征的解释性方法。
提出可自动更新的安全基准 AIR-BENCH Live,评测基础模型对有害请求的拒绝
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
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。
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
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。
提出 aiXamine 黑盒基准,统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡
aiXamine 是一套黑盒评测协议,用来在同一条件下比较 LLM 的 safety、security 与 privacy,而不是再产出一个能力分。
构建中国 AIGC 合规基准,评测 LLM 中文输出的合规与拒答
摘要合规基准显示国际模型也可达高合规,作者认为差异更集中于意识形态相关维度。
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
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。
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
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。
提出预算化发现框架,优先深评更可能隐藏失败的安全提示词
作者把 LLM 可靠性评测写成预算约束下的隐藏失败发现:每条提示词有未知的逐次失败概率,浅层少量采样中的零失败并不等于该概率为零。
分析多轮攻击中有害性与拒答表征的几何演化
作者刻画多轮攻击里 harmfulness 与 refusal 相关表示如何随对话变化,而不提出新的攻击或防御。
提出 Matryoshka Attribution,把模型输出归因到表示与权重
Matryoshka Attribution(MAttr)把“哪些内部计算或权重差导致了输出”写成可以用梯度下降学习的嵌套子集问题。
用 SAE 与 CFI 压低谄媚,检验直接拒答与施压下拒答是否增强
用 SAE 选出的谄媚特征做补偿性训练注入,检验“少谄媚”是否带来“更强拒答”。。
在写入点定位拒答方向,经刚性旋转跨架构迁移并门控放大
作者研究拒答表示是否随架构改变,结论是表示共享、读取位置随架构变。
解释后验安全的权重几何脆弱性,并提出预训练持续安全共训练
摘要论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制,并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。
提出 Safin-1,以可路由 Safety State 在冻结主干上实现内在安全
提出 Steering Vector Dissection,用 SAE 拆解转向向量
Steering Vector Dissection把激活差构成的复合转向向量拆成语义上更一致、效果可区分的基向量,并用来从不安全 DiffMean 里去掉拒绝方向。
抽取正交类别残差并用激活转向检验其有害性与拒答作用
作者分离出与一般有害方向正交的类别残差,用来检查细粒度有害信号是否参与 LLM 的安全行为。
提出 AV-SafetyBench 评测文生音视频模型的不安全生成
AV-SafetyBench 是面向文本生成音视频(T2AV)的安全基准:一条提示词同时规定画面和音频,评测同时看两轨以及它们的交互。作者要测的是,不安全含义不只出现在画面上:它可以主要由语音或声音承载,也可以只有两轨合起来才成立。T2VSafetyBench 不评音频,TTA-Bench 不评与画面的交互,作者认为二者都盖不住这些路径。
用语义保留变换探针比较效用与对齐在分布偏移下的稳定性
摘要论文报告了语义保留变换下的对齐-效用不对称性,指出安全对齐泛化比效用更为脆弱,呼吁改进评估流程。
比较对话与工具中介通道的拒答内部机制
作者在八个开源指令模型上研究:同一有害意图从对话改由工具交付时,拒答为何变弱,内部计算是否也变了。。