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10月9日 · 周五

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  1. 防御arXiv 2609.38909

    Purdue 提出 Pact:将欺骗作为行为遗忘

    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

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、QwQ-32B

    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。

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  2. 攻击arXiv 2610.05793

    研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型

    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

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

    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。

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  3. 攻击arXiv 2610.05894

    研究者提出闭环偏见注入攻击

    提出闭环激活引导,在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见

    发表
    攻击者
    灰盒
    测试
    LLaDA-8B-Instruct、Dream-v0-Instruct-7B、LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct

    摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向,证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。

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  4. 评测与基准arXiv 2607.24177

    EXE-Bench:为真实可用性对 AI Windows 恶意软件检测器进行权衡排名

    提出 EXE-Bench 比较 Windows 恶意软件检测器的可用性权衡

    发表
    测试
    EmberGBDT、BBDnn、BBDnnFDRS 等 15 个
    摘要统一四指标后,手工特征的 EmberGBDT 综合居首,只看准确率会误导部署。

    EXE-Bench 用同一设置给 AI Windows 恶意软件检测器做四指标排序,而不是只比一次测试集准确率。。

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  5. 评测与基准arXiv 2609.39146

    MADBench:多智能体辩论安全性评测基准发布

    发布 MADBench,评测多智能体辩论会吸收还是放大对抗影响

    发表
    测试
    gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
    摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击,同时放大未授权读写。

    MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准,用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2609.39548

    NDDL:用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御

    提出 NDDL,用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token

    发表
    测试
    Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v3.5 等 4 个
    摘要NDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移,用动态不一致检测后门并定位触发 token。

    NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御:防御者只有白盒模型访问和良性提示词,没有后门先验,需要区分后门提示词并找出触发 token。

    深度解读完整解读
已经到底了