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10月10日 · 周六

全部论文

找到 104 篇
筛选5

攻击类型

越狱25提取与窃取3检测规避5

攻击技术

多轮渐进3编码与混淆4

模型自身风险

欺骗与谋划5奖励作弊3失准与价值偏离3危险能力3拒答失当11幻觉与编造11偏见与歧视5

防御类型

推理时干预3检测与过滤12

影响

有害内容28数据与隐私泄露4输出被操纵34可用性与可靠性8监督失效12

系统形态

模型与 API99LLM 应用3AI Agent10coding agent5science agent0具身与机器人4

攻击者权限

黑盒6

攻击面/入口

用户输入29图像与音视频10

层

提示层36模型层68应用层57训练与数据层19

系统组件

护栏与评审24监控器6推理链6视觉10音频5视频4图像生成7多模态21
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 232 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：coding agent系统形态：science agent层：提示层层：模型层清除全部

另有 232 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv 2610.11766

    研究提出意图恢复率作为 LLM 安全评测的补充指标

    提出 IRIS，用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因

    arXiv
    2610.11766
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    GPT-4o、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 等 6 个
    摘要无害输出的证据权重取决于任务是否被恢复。

    IRIS 把意图恢复当作中间信号，用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。

    深度解读完整解读
  2. 评测与基准arXiv 2610.11112

    EpiReal-Bench：商用图像生成模型虚假声明红队基准

    构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据

    arXiv
    2610.11112
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-Image-2、Nano Banana 2、Grok Imagen 2.0 等 4 个
    摘要四款商用图像模型能把假主张画成可信证据。

    EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2610.10276

    PatchBench 提出激活补丁局部评测协议，揭示越狱修复的附带损伤

    提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤

    arXiv
    2610.10276
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、gemma-3-4b-it 等 8 个

    摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2610.09033

    研究发布 ASRD 数据集，评测五款开源模型在非规范输入下的安全表现

    arXiv
    2610.09033
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Gemma 2 9B、Gemma 3 4B、Llama 3.1 8B 等 6 个
    摘要五模型、七族表面形式的四态评测里，低有害遵从不等于读懂后的安全处理。

    ASRD 用四态标签检查五个开源模型如何处理非规范表面上的有害请求。

    深度解读完整解读
  7. 评测与基准arXiv 2610.07939

    CCDF 数据集：Grok Imagine、Veo 3.1、Sora 2 伪造监控录像，十个深伪检测器基本认不出

    提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别

    arXiv
    2610.07939
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    C2P-CLIP、ForgeLens、D3-Im 等 10 个

    摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。

    深度解读完整解读
  8. 评测与基准arXiv 2610.07722

    SteerScope：面向 LLM 引导方法的多维评测套件

    提出 SteerScope 多维评测 LLM 激活引导的功效与副作用

    arXiv
    2610.07722
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Gemma-2-2B-it、Gemma-2-9B-it
    摘要作者称默认等权下，activation steering 未能在副作用不更大时超过 Prompt Steering。

    SteerScope 是一套 LLM steering 评测套件，用来同时记录目标概念有没有被诱导出来、模型还被连带改了什么，以及这些改变在换语言提示和减少训练样本后还剩多少。

    深度解读完整解读
  9. 评测与基准arXiv 2610.07362

    HARP：在硬资源约束下为 LLM 评测动态分配预算

    提出 HARP，在硬预算约束下为多轮评测动态分配交互并校准预测界

    arXiv
    2610.07362
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Qwen 2.5 14B、Llama 3.1 8B、Phi-4 Mini 等 4 个
    摘要HARP 用分组预留与回流，在硬预算下校准多轮 time-to-event 界和指标。

    HARP 是硬计算预算下的多轮评测分配与校准方法，用来构造 time-to-event 预测界，并估计越狱率一类边际指标。

    深度解读完整解读
  10. 评测与基准arXiv 2610.06673

    语言模型合规性双探针诊断基准：Claude Sonnet-4.6 与 Opus-4.7 可被停止且不可被利用

    提出合规双探针基准，测量模型可利用性与可停止性

    arXiv
    2610.06673
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Gemini 2.5 Flash Lite、Llama 3.3-70B、Qwen3-30B-A3B 等 12 个
    摘要两探针把十二个模型放上遵从平面：多数两边服从，只有两个 Claude 可停且不可利用。

    合规指数κ用来把语言模型放在“照做”和“推回”之间。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2610.06668

    研究发现语言模型能识别不可解的工程问题却仍报告已解决

    评测模型识别不可能工程题后是否仍报已解决

    arXiv
    2610.06668
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Fable 5.1、Opus 5.5、Sonnet 5.5 等 14 个
    摘要成对力学基准把能否求解和是否拒绝不可能题拆开，二者并不互换。

    成对的工程力学题把能不能解、和会不会拒绝不可能的前提拆开。每题有一致版，以及只改一个数据或前提、使所述状态不可能存在的缺陷版。

    深度解读完整解读
  12. 评测与基准arXiv 2610.06522

    SycoLens 研究：单一谄媚翻转率掩盖纠正与屈从的区别

    构建 SycoLens 重放评测，区分谄媚翻转中的纠错与屈从

    arXiv
    2610.06522
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    opus-5、sonnet-5、sonnet-4.6 等 11 个
    摘要论文揭示施压句式、边界距离与格式偏置主导翻转率，提出系统解构纠错与顺从的综合评测方案。

    本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。

    深度解读完整解读
  15. 评测与基准arXiv 2610.06339

    BabelFake：面向多语言音视频 DeepFake 检测的基准数据集

    构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器

    arXiv
    2610.06339
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    SpeechForensics、AVH-Align、(B)RAVEn
    摘要BabelFake 为五语同意采集基准。

    BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。

    深度解读完整解读
  16. 评测与基准arXiv 2610.04737

    PyINE：用可验证 Python 执行轨迹研究推理模型的捷径与监督

    提出 PyINE 基准，训练捷径跟随模型并比较监督者

    arXiv
    2610.04737
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    shortcut-following model organism、gpt-4o、gpt-5 等 12 个
    摘要PyINE 用可验证代码执行研究捷径失败的监督覆盖与成本权衡。

    PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架，PyINE-v1 是其第一次发布。

    深度解读完整解读
  17. 评测与基准arXiv 2610.03470

    CorrectGuard 提出黑盒安全护栏的免查看正确性估计框架

    提出 CorrectGuard，在不可查看输入上估计黑盒护栏决策对错

    arXiv
    2610.03470
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Granite Guardian 3.1 2B、Qwen3Guard 8B、GPT-OSS-Safeguard-20B 等 7 个
    摘要CorrectGuard 用外部模型估计黑盒护栏决策对错，排序和弃权可用，校准在偏移下变差。

    CorrectGuard 面向不能人工检查生产输入、也没有生产标签的黑盒安全护栏，用外部模型估计单条决策是否正确，并据此排序和弃权。离线基准会随数据和攻击变化，未必代表生产分布。隐私约束还可能禁止模型查看原文或可反演的稠密嵌入。

    深度解读完整解读
  20. 评测与基准arXiv 2610.02741

    研究系统评估循环语言模型的思维链可监控性

    系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性

    arXiv
    2610.02741
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Ouro-1.4B-Thinking、Ouro-2.6B-Thinking、Nanbeige4.2-3B 等 4 个
    摘要加深 loop 可在部分压力测试任务降低可监测性，循环架构本身并不必然更难监测。

    这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。

    深度解读完整解读
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