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10月9日 · 周五

全部论文

找到 47 篇
筛选6

攻击类型

越狱18提示注入2投毒与后门2模型篡改1提取与窃取16检测规避7恶意使用2

攻击技术

梯度与表征优化1推理链操控1潜伏触发1

模型自身风险

欺骗与谋划1失准与价值偏离2危险能力1拒答失当3幻觉与编造2

防御类型

模型加固5推理时干预11检测与过滤2监控与审计4水印与溯源4

影响

有害内容18数据与隐私泄露15输出被操纵8可用性与可靠性1

系统形态

模型与 API46AI Agent1编程 Agent1多智能体0

攻击者权限

黑盒7灰盒3白盒3无盒（离线迁移）1

攻击面/入口

用户输入42文档与消息5检索语料1Agent 间消息1图像与音视频10训练数据6权重与梯度11分发渠道3推理服务与硬件2

层

提示层58模型层47应用层22训练与数据层21基础设施层6

系统组件

护栏与评审2监控器4推理链4微调与开源权重3视觉2音频2图像生成4多模态8
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 426 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：模型与 API系统形态：编程 Agent系统形态：多智能体攻击面/入口：用户输入攻击面/入口：文档与消息层：模型层清除全部

另有 426 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2510.10987

    DITTO：通过知识蒸馏伪造水印 LLM 的作者归属

    提出 DITTO 框架，蒸馏提取水印信号并注入外部模型以伪造归属

    arXiv
    2510.10987
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Llama3.1-8B、Llama3.2-3B、GPT-OSS 20B 等 4 个

    摘要论文针对大模型水印归属假设的脆弱性，提出黑盒仿冒攻击 DITTO，实现跨架构和采样方案的高检测率与低困惑度仿冒。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2602.24210

    研究者提出 Staged Decoding 与 SFT 数据集，减少大推理模型推理轨迹中的隐私泄露

    提出 Staged Decoding 与指令跟随训练，减少推理轨迹隐私泄露

    arXiv
    2602.24210
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    摘要用一般指令跟随训练加分段解码，可降低轨迹隐私泄露，但数学效用下降。

    本文把大推理模型的隐私问题做成轨迹可控性：隐私指令是指令，轨迹不跟随就会把敏感上下文写进可被提示注入导出的文本。

    深度解读完整解读
  9. 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

    arXiv
    2607.24177
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    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。。

    深度解读完整解读
  10. 评测与基准arXiv 2608.20554

    aiXamine：跨维度评测 LLM 安全、安全（security）与隐私权衡

    提出 aiXamine 黑盒基准，统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡

    arXiv
    2608.20554
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    摘要aiXamine 用九服务黑盒协议比较百余个模型，作者称单轴信任度进展可能削弱其他轴。

    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。

    深度解读完整解读
  11. 防御arXiv 2607.24017

    多模态大模型注意力中的语义与结构偏差解耦：SPAR 免训练干预方法

    提出 SPAR 以分离注意力结构偏置并重分配视觉注意力，减轻多模态幻觉

    arXiv
    2607.24017
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    摘要SPAR 用显著性净化文本结构偏置并重分配注意力，在 LLaVA 上同时压低自发幻觉、抬升 gaslighting 后准确率。

    SPAR 是一种免训练的 MLLM 推理时干预，用来把注意力里的结构偏置和语义视觉信号分开。

    深度解读完整解读
  12. 分析与理论arXiv 2609.36477

    研究发现护栏模型在基座模型不确定处过度自信

    诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校

    arXiv
    2609.36477
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    摘要对抗包装使 guard 高置信漏检，而对应 base 在同一输入上常更不确定。

    诊断性分析：五个提示词分类 guard 的置信度，在清洁输入上可以较校准，在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。

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  13. 分析与理论arXiv 2605.17173

    研究提出 IRT 框架拆解大模型跨语言安全护栏退化

    提出多组 IRT 框架拆解跨语言安全护栏退化原因

    arXiv
    2605.17173
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    摘要多组 IRT 把多语安全失败拆成能力、语言难度和题目特异差距，并在闭源配置上估计这些因子。

    Zhang、Patel、Truong 与 Koyejo 用多组项目反应理论，解释安全护栏为何随语言变化，而不是只报告一个 JSR。

    深度解读完整解读
  14. 防御arXiv 2609.31056

    SCALPEL：用对比稀疏自编码器实现选择性表征层遗忘

    提出 SCALPEL，用对比 SAE 在表征层选择性遗忘特定事实

    arXiv
    2609.31056
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    摘要SCALPEL 以对比稀疏特征做窄目标表征遗忘，在 TOFU 上与优化基线相当且可检查。

    SCALPEL 是不改基座权重的表征层遗忘方法，面向与保留数据重叠的窄目标。

    深度解读完整解读
  16. 可解释性arXiv 2609.04721

    研究：拒答方向可跨架构迁移，安全工具可按写入位置重新估计

    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

    arXiv
    2609.04721
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    摘要拒答方向可经刚性旋转跨架构迁移，但必须在各架构的写入点读取。

    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。

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  17. 风险行为arXiv 2609.08186

    论文揭示大推理模型的对齐崩溃并提出 Reasoning Trap 越狱范式

    揭示推理加深引发的对齐坍塌，用 Reasoning Trap 放大越狱

    arXiv
    2609.08186
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    摘要更深推理提升题目准确率，同时提高扰动下的相对损失。

    作者研究扩展推理是否以对齐稳健性为代价，提出 ALR、RT 与 RRA。。

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  20. 可解释性arXiv 2609.23587

    大型推理模型的效率与安全困境：量化与剪枝如何影响越狱鲁棒性

    分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响

    arXiv
    2609.23587
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    摘要效率压缩常使 LRM 越狱 HR 下降，作者将其归因于推理退化而非对齐增强。

    作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。

    深度解读完整解读
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