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10月9日 · 周五

全部论文

找到 50 篇
筛选5

攻击类型

越狱1提示注入2投毒与后门5模型篡改1检测规避8恶意使用1

攻击技术

梯度与表征优化5针对防御2潜伏触发3

模型自身风险

欺骗与谋划3奖励作弊1失准与价值偏离6危险能力1拒答失当1幻觉与编造9偏见与歧视2

防御类型

模型加固2推理时干预5检测与过滤3监控与审计2水印与溯源3

影响

有害内容35越权操作1数据与隐私泄露22输出被操纵50可用性与可靠性7监督失效23滥用能力提升1

系统形态

模型与 API50LLM 应用3编程 Agent0

攻击者权限

黑盒1灰盒1白盒2

攻击面/入口

用户输入7文档与消息2检索语料1图像与音视频7训练数据3权重与梯度3分发渠道2推理服务与硬件1

层

提示层13模型层48应用层7训练与数据层26基础设施层2

系统组件

记忆1护栏与评审2监控器1推理链2微调与开源权重2视觉9音频1图像生成4嵌入1多模态13

被测模型厂商

Google21Qwen（阿里）21OpenAI16Meta16Anthropic11Mistral7上海 AI 实验室6DeepSeek5其他28
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 433 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：输出被操纵系统形态：模型与 API系统形态：编程 Agent层：模型层层：基础设施层清除全部

另有 433 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 分析与理论arXiv 2610.08144

    新论文称 Lean 验证不能为 OpenAI 的 Navier-Stokes 自然语言证明背书

    论证 Lean 编译通过不能保证自然语言数学证明语义忠实

    arXiv
    2610.08144
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    ChatGPT-6 (Astra Ultra)、OpenAI Navier-Stokes formalisation AI、Meta Atlas autoformaliser

    摘要论文论证了形式化编译不保证原证明正确，确立了消歧不可计算性理论，并揭示了 OpenAI 爆破证明中的具体脱节。

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  3. 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
    层
    基础设施层
    场景
    模型与 API
    测试
    Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B 等 4 个

    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。

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  4. 风险行为arXiv 2610.08670

    研究：后训练配方决定大模型是否违背自身道德判断行事

    提出知行差距面板，测量压力下模型是否违背自身判断

    arXiv
    2610.08670
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    OLMo-3-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Tulu 3 等 7 个
    摘要评估发现后训练配方决定知行差距是否存在，行动前审思可有效缓解。

    本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。

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  6. 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
    测试
    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。

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  7. 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
    测试
    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。

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  8. 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

    arXiv
    2610.05894
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    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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  9. 攻击arXiv 2610.06049

    研究者提出仅修改 SAE 解码器的后门攻击，可在不改动语言模型的情况下植入行为

    提出只改 SAE 解码器的后门，在冻结语言模型上植入代码插入

    arXiv
    2610.06049
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    Gemma 3 4B Instruct、Qwen3 1.7B、Llama 3.1 8B Instruct
    摘要只改解码器的 SAE 可带上代码插入后门，且若干常规质量指标变化不大。

    只改 SAE 解码器、冻结编码器与语言模型，即可把代码插入行为放进推理时的辅助组件。作者把这视为 SAE 供应链问题：checkpoint 一旦替换某一层激活，就参与后续计算，而不只是解释工具。

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  10. 攻击arXiv 2610.03430

    JIL：通过对抗后缀操纵 LLM 请求调度优先级

    提出 JIL 对抗后缀，压低长度预测以抬高请求调度优先级

    arXiv
    2610.03430
    发表
    层
    基础设施层
    场景
    模型与 API
    测试
    Llama-3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 4 个
    摘要JIL 用对抗后缀压低长度预测，在预测式 LLM 调度中提高自身优先级。

    JIL 是对预测式 LLM 调度的攻击：用对抗后缀压低长度预测，使请求在 SRPT 式队列里更早得到服务。

    深度解读完整解读
  12. 评测与基准arXiv 2610.00568

    研究提出对齐诱导不忠实：对齐训练让模型静默改写输入内容

    提出 FAITHCONFLICT，测量对齐训练导致模型静默改写相悖输入

    arXiv
    2610.00568
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Tulu-3-8B 等 13 个
    摘要论文揭示并系统分析了大语言模型在安全与常识冲突下静默背离输入的 AIU 现象与三元冲突困境。

    本文系统揭示并实证分析了语言模型后训练中存在的“能力–安全–忠实度”三元冲突。

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  13. 评测与基准arXiv 2607.27499

    研究者发布概念性论证评分数据集，含 951 条论证与 1458 条专家评分

    发布概念论证评分数据集并评测模型对批判的排序

    arXiv
    2607.27499
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    gpt-5-2025-08-07、o3-pro-2025-06-10、o3-2025-04-16 等 15 个
    摘要作者构建概念性批判评分集。

    作者做了一份专家多维评分的概念性论证批判数据，用来在没有标准答案时比较模型的论证判断。

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  14. 风险行为arXiv 2607.14345

    Truthful AI 提出价值泄漏评估：模型答案被自身价值观悄然左右

    提出价值泄漏评估，测量模型回答受自身价值倾向的隐蔽影响

    arXiv
    2607.14345
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    Claude Opus 4.8、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6 等 15 个

    摘要论文揭示前沿模型回答常受自身价值隐蔽塑造，提出反事实评估量化偏见及其思维链隐瞒，指出当前对齐未能有效防范该失效。

    深度解读完整解读
  17. 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
    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。。

    深度解读完整解读
  19. 评测与基准arXiv 2608.11816

    研究审计 9 个视觉语言模型：中文提示下国家立场改写率约为英文的三倍

    审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为

    arXiv
    2608.11816
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B、Qwen3-VL-8B 等 9 个
    摘要论文系统审计了 VLM 多模态审查，发现审查正从显式拒答转向隐蔽重构，且中文提示与文本先验会放大重构倾向。

    论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为，主要内容如下。

    深度解读完整解读
  20. 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
    测试
    LLaVA-v1.5、LLaVA-1.5-7B、LLaVA-NeXT 等 7 个
    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
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