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10月9日 · 周五

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  1. 防御arXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒
    测试
    GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2

    摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。

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  2. 防御arXiv 2609.38909

    Purdue 提出 Pact:将欺骗作为行为遗忘

    提出 PACT,遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、QwQ-32B

    摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为,提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。

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  3. 防御arXiv 2610.09600

    SafeEvo:从拒答回路视角解释大模型安全对齐机制与演化

    用 SafeEvo 提取拒绝电路,并提出 SCA 仅微调该电路

    发表
    测试
    Llama-3-8B、Qwen-2.5-7B、Mistral-7B-v0.1 等 4 个

    摘要SafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态,据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。

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  4. 防御arXiv 2610.06001

    AgentSpy:在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击

    提出 AgentSpy,在系统调用层观测 Agent 并检测技能注入

    发表
    测试
    gpt-5.6-terra、deepseek-v4-flash、glm-5.3-flash 等 4 个
    摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy,揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。

    本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

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  5. 防御arXiv 2605.17380

    Uber 提出 ADR 企业级 Agent 检测系统,在 7200 台主机部署十个月

    提出企业级检测系统 ADR,检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP

    发表
    测试
    GPT-4o、Claude Sonnet 4、Llama Guard 3-8B 等 4 个

    摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统,并在生产环境中验证了有效性。

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  6. 防御arXiv 2610.05163

    研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准

    提出路径对齐归因 PAA,在边界动作前审计长流程智能体的分段提示注入

    发表
    测试
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)、Claude Sonnet 5 等 7 个
    摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA,在保持低误阻的同时实现高拦截率。

    本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

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  7. 防御arXiv 2610.05637

    研究显示 VLM 视觉定位输出的拒答率按危害领域平均低 31 至 59 个百分点

    提出融合定位拒答与能力保留的安全微调,补齐视觉定位输出的拒答缺口

    发表
    测试
    Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.5 Flash、Molmo2-8B 等 5 个

    摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层,提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力,表征分析揭示了对齐机制。

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  8. 防御arXiv 2610.00767

    研究者提出 grafting 方法:跨检查点移植模型信念

    提出 Grafting,把基座上学到的信念更新加到后训练模型

    发表
    测试
    Qwen3-14B、Llama-3.3-70B-Instruct、DeepSeek-V4-Flash 等 6 个
    摘要Grafting 用一次基座微调复用后训练,信念安装接近直接 SDF,连贯性损伤更小。

    Grafting 把在基座上学会的 SDF 权重更新加到后训练模型上,用来近似中训练干预,而不必为每次改语料重跑后训练。

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  9. 防御arXiv 2606.23700

    自生成文本识别微调可预防和逆转涌现性失准

    提出 SGTR 微调,预防并逆转窄域有害微调引发的涌现失准

    发表
    测试
    GPT-4.1 (gpt-4.1-2025-04-14)、Qwen2.5-32B-Instruct、Seed-OSS-36B-Instruct
    摘要SGTR 可逆转并预防 EM,但逆转不特异。

    SGTR 是针对模型自我识别的微调,用来逆转和预防 emergent misalignment。

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  10. 防御arXiv 2608.26762

    研究揭示 LLM 打分器的顺序依赖并提出 OC-SFT 缓解方法

    用 OC-SFT 惩罚跨顺序分数分歧以降低 LLM 打分器顺序依赖

    发表
    测试
    Qwen3-4B、Qwen3-1.7B、Qwen3-8B 等 15 个
    摘要OC-SFT 在相近排序质量下让三项决策更可复现,服务只需一个排列。

    OC-SFT 是对共享提示词打分器的监督微调,用来降低候选顺序对下游决策的影响。

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  11. 防御arXiv 2610.02568

    PlurPO:用多元偏好优化缓解社交谄媚

    提出 PlurPO,用自模拟利益相关者偏好后训练缓解社交谄媚

    发表
    测试
    Qwen3-8B、Phi-4、Llama 3.1 8B 等 5 个
    摘要PlurPO 用自身多方否决信号做后训练,在社会谄媚指标上降低过度认可。

    PlurPO 是一种后训练方法,用来降低个人建议等无真值场景中的社会谄媚。

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  12. 防御arXiv 2610.02126

    Local Support Learning:无需旧数据缓解 LLM 灾难性遗忘

    提出 Local Support Learning,把微调适配器限制在当前数据支撑以缓解遗忘

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-1.5B-Instruct
    摘要LSL 用 GMM 门把适配器限制在当前数据支撑内,以减轻多阶段遗忘。

    LSL 是不访问旧数据、在后训练中保持先前能力的框架。

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  13. 防御arXiv 2610.03073

    SecJev:为 System One 决策模型引入安全专业知识

    提出 SecJev,用场景加权训练把决策模型适配为安全类型化判断

    发表
    测试
    SecJev-0.8B、SecJev-2B、SecJev-4B 等 10 个
    摘要SecJev 用共享打分器做安全决策,0.8B 的 task-macro 超过 Kev-9B。

    SecJev 是 0.8B 到 9B 的安全决策模型族,作者称据其所知是首个面向安全的 Jev-like 家族。

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  14. 防御arXiv 2610.02853

    研究提出基于收缩约束状态空间模型的有界可达性与越狱检测方法

    提出收缩约束 SSM 安全头,认证嵌入扰动并检测越狱

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    测试
    Mamba-130M、ToySSMClassifier、S4 safety head 等 7 个
    摘要收缩给出玩具 LTI 的有界认证。

    给 SSM 安全头一个收缩条件,并在越狱检测上使用收缩正则的 S4 头。。

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