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10月9日 · 周五

开源模型安全 · 论文

找到 11 篇

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  1. 攻击arXiv 2608.07430

    研究者提出 SN-Guided Diffusion,利用扩散大模型安全神经元实现离线越狱

    提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱

    发表
    攻击者
    黑盒、白盒
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、LLaDA-8B-Instruct、Dream-Instruct-7B 等 15 个
    摘要论文揭示了扩散语言模型对自回归安全神经元的继承性,并提出纯离线黑盒越狱框架 SN-Guided Diffusion。

    论文系统评估了扩散大语言模型(DLLM)在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标,又作为黑盒越狱生成的对抗工具。

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  2. 攻击arXiv 2610.02302

    研究者提出意图隐藏越狱的信息论框架,分析组合式攻击

    提出组合式意图隐藏越狱,按先验后验匹配选择辅助任务

    发表
    测试
    Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3-8B 等 7 个
    摘要用信息论选含目标的任务组合,再看查询能否既隐藏意图又让目标被执行。

    这篇工作把组合式意图隐藏写成任务选择:有害目标必须留在 bundle 里,同时让估计的有害意图概率贴近全集先验,或降到阈值以下。

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  3. 分析与理论arXiv 2610.03095

    研究:异构 AI 模型间的说服效果取决于配对而非模型规模

    量化异构模型在一次分歧交换后对分类判断的同伴影响

    发表
    测试
    gemma-3-4b、gemma-3-27b、llama-3.1-8b 等 7 个
    摘要一次分歧交换就能大幅改判,且组合行为不能从个体属性外推。

    这篇工作测量异构语言模型智能体在共同分类任务上的单次同伴影响,而不是评多智能体系统的整体基准分。

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  4. 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

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 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。

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  5. 防御arXiv 2608.21101

    ClawSentry:面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关

    提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关,拦截恶意技能包与上下文注入

    发表
    测试
    Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5、Claude Code/GLM-5.1 等 7 个
    摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过,压低 skill 攻击并保住干净任务。

    ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关,用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界,并把已被拒绝的效果记到会话里。

    深度解读完整解读
已经到底了