可解释性arXiv 2610.12361
研究：法律推理模型引用法条不等于依据法条
用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条
- arXiv
- 2610.12361
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Llama-3.1-8B 等 7 个
摘要作者通过依据置换反事实与内部承诺追踪发现法律 CoT 裁决对依据依赖度有限，且易受提示注入操纵。
本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。
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- 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。
- 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。
- 防御arXiv 2610.09703
研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制
提出 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
- arXiv
- 2610.09703
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B
摘要剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。
- 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。
- 攻击arXiv 2610.09027
P-VMI：对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
- arXiv
- 2610.09027
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B
摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
- 防御arXiv 2610.08316
MARCO：面向蛋白质生成模型的放射性水印框架
提出 MARCO 放射性水印，冻结蛋白质生成模型并在去噪时嵌入签名
- arXiv
- 2610.08316
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- RFdiffusion、ESMFold、Chroma 等 6 个
摘要MARCO 在冻结的 PGM 上去噪时嵌构象水印，作者称能兼顾保真与抗扰动，并使盗版模型继承水印。
MARCO 是加在蛋白质生成模型推理过程上的构象水印，用来标记知识产权，并为可能的生物安全滥用保留可追溯信号。作者还把它说成数字权利管理工具，以及符合生物武器公约的数字监管链。问题在于：专有 PGM 的三维输出可能被拿去训练盗版模型，也可能在来源被抹掉后绕过筛查。
- 攻击arXiv 2610.07723
研究者提出答案侧后门：让模型自生成触发词绕过安全拒答
提出回答端后门，让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
- arXiv
- 2610.07723
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-2-7B-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma-7B-it 等 4 个
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击，指出输入端防护存在盲区。
- 防御arXiv 2610.07532
LADE：用暗知识中的模型无关潜在安全信号防御 LLM 越狱
提出 LADE，用首 token 暗知识在生成前过滤越狱查询
- arXiv
- 2610.07532
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-2-7B-Chat、Llama-3-8B-Instruct、Qwen2-7B-Instruct 等 13 个
摘要作者用 LADE 在生成前过滤有害查询，并称八个模型中六个的 Held-out 平均最好。
LADE 是一种只读首 token 输出概率的防御，用来在生成前挡下可能引出有害回复的查询。
- 攻击arXiv 2610.06670
研究者提出 Reward Stealing Attack，从对齐模型行为反推安全奖励实施攻击
提出 ReSA，从对齐模型行为恢复安全奖励并在解码时反转
- arXiv
- 2610.06670
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama3.1-8B-Instruct、Gemma-7B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 9 个
摘要ReSA 用最大熵 IRL 从对齐模型行为恢复代理安全奖励，并在解码时反转以诱导有害输出。
ReSA 是一种对抗攻击：从对齐模型的可观察行为恢复代理安全奖励，再在解码时把该奖励反过来用。。
- 评测与基准arXiv 2610.06503
研究评测五款开源文生图模型的有害内容生成与审核缺口
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
- arXiv
- 2610.06503
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SDXL、Stable Diffusion 3.5 Large、FLUX.1-dev 等 12 个
- 攻击arXiv 2610.06093
研究评测训练数据提取风险的跨语言迁移
用翻译前缀做跨语言训练数据提取，恢复英语训练文本中的 PII
- arXiv
- 2610.06093
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-Neo 1.3B、GPT-Neo 2.7B、GPT-J 6B 等 7 个
- 攻击提取与窃取
摘要跨语言 TDE 能恢复英语记忆的 PII，转移随多语训练和措辞保真变化。
这篇工作检验训练数据抽取是否跨语言：英语段落里记住的 PII，能否被其他语言的前缀逐字抽出。
- 评测与基准arXiv 2610.05586
AgentDoxx：联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测
构建 AGENTDOXX 基准，评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
- arXiv
- 2610.05586
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Terra、GPT-5 Mini、GPT-4.1 Mini 等 10 个
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX，揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
- 防御arXiv 2610.05401
AVCE：面向扩散模型可验证概念擦除的审计感知遗忘框架
提出审计感知遗忘框架 AVCE，从文本与视觉通路擦除扩散模型概念
- arXiv
- 2610.05401
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Stable Diffusion XL (SDXL)、Stable Diffusion v1.5 (SD v1.5)、Flux 1.0
摘要AVCE 在审计锚点上改两条注意力通路。
AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法，要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计，而不只是挡住对抗提示词。
- 防御arXiv 2610.05346
研究者提出序列马赛克攻击并给出防御理论
形式化 watchman 防御以阻止序贯马赛克攻击
- arXiv
- 2610.05346
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3.6-35B-A3B、Gemma-4-26B-A4B-it、DeepSeek-V2-Lite (16B-A2.4B)
摘要watchman 理论给出零失败且有用的条件。
这篇工作同时给出序贯马赛克防御的博弈理论，以及冻结 LLM 上的分角色自博弈训练。
- 防御arXiv 2610.07023
SSRFT：以安全角色内化替代拒答模式的 LLM 安全对齐框架
提出 SSRFT，用角色监督内化安全原则以替代拒答式对齐
- arXiv
- 2610.07023
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-3B、Gemma2-2B、Llama3.1-8B 等 6 个
摘要SSRFT 用角色监督替代拒答中心对齐。
SSRFT是一种用监督微调把预定义安全角色写进参数的安全对齐方法。作者称它是首个以安全角色内化本身为对齐目标的框架。
- 攻击arXiv 2610.05282
Red-TTT：用测试时训练实现大语言模型自动化越狱
提出 Red-TTT，在攻击过程中更新攻击者实现自动化越狱
- arXiv
- 2610.05282
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Llama-3-8B-Instruct、gpt-oss-20b、gpt-4.1-mini 等 4 个
- 分析与理论arXiv 2610.07009
研究受控拆解图像到文本越狱中图像属性的作用
固定有害指令，单轴归因图像到文本越狱的图像属性
- arXiv
- 2610.07009
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-4o、Claude Sonnet 4.5、Qwen3-VL-8B-Instruct 等 6 个
摘要固定文本的图像越狱拆解，只在 Qwen 上给出一条有界相关性归因。
- 防御arXiv 2610.04470
SENTINEL：通过意图感知的输入-输出匹配防御 LLM 越狱
提出生成时防御 SENTINEL，匹配输入输出以抽出越狱意图并停写
- arXiv
- 2610.04470
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama2-7B、Llama3-8B、Mistral-7B-v0.2 等 6 个
- 防御arXiv 2610.04467
无需目标答案的潜在空间安全对齐：无监督对抗训练提升 LLM 越狱鲁棒性
提出 Target-free LAT，用无目标多方向潜干预做对抗安全对齐以抵御越狱
- arXiv
- 2610.04467
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.2
摘要Target-free LAT 用无目标多方向潜干预扩大行为覆盖，作者称能提高越狱鲁棒性并保住效用。
Target-free LAT 是一种不监督有害输出的潜空间对抗对齐。它要处理的问题是：现有 LAT 每步大多只造一种有害行为，对不上真实越狱里的直接遵从、角色扮演、编码和多语言等模式。