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
- arXiv
- 2610.09600
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
另有 489 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
用 SafeEvo 提取拒绝电路,并提出 SCA 仅微调该电路
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。
提出 CAP 指标与 CSFD 算法,发现被抑制的安全特征
摘要论文指出越狱通过抑制安全特征运作,提出 CAP 与 CSFD 补充了针对激活特征的解释性方法。
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
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。
用路由梯度敏感度定位稀疏 MoE 的安全敏感专家
在五个稀疏 MoE 上,用 router 梯度而不是激活频率挑选要抑制的专家,留出恶意提示词上的拒答降得更多。。推理时让少数路由专家不被选中,就可以不重训练地改变拒答,但频率只记录使用次数。
提出 HeadEdit,经冻结 unembedding 做随输入变化的 logit 校正
HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法,作用点是冻结的 unembedding,而不是中间层残差或新的梯度优化。
提出可解释 rubric 奖励,将宪法转为可调权重并用于监督微调
作者给出一条从通用宪法到可调训练奖励的路径,用来检查并改写模型实际被优化的优先级。
提出可自动更新的安全基准 AIR-BENCH Live,评测基础模型对有害请求的拒绝
用几何投影与因果交换干预,分析拒绝机制读取的道德表征
本文是一项针对大语言模型拒绝机制与对齐浅层性的机械解释性研究。
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
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。
提出 aiXamine 黑盒基准,统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡
aiXamine 是一套黑盒评测协议,用来在同一条件下比较 LLM 的 safety、security 与 privacy,而不是再产出一个能力分。
构建中国 AIGC 合规基准,评测 LLM 中文输出的合规与拒答
摘要合规基准显示国际模型也可达高合规,作者认为差异更集中于意识形态相关维度。
提出 BioSecBench-Refusal,评测智能体生物安全拒答是否对准风险
BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。
提出内生护栏 SingProbe,复用解码隐状态监测查询意图、回复安全与幻觉
SingProbe 是面向生成时监测的开源内生护栏:复用基座解码隐状态,而不是另起模型反复编码文本。
分析良性知识蒸馏中提示模板对学生拒答保留的影响
构建中文青少年内容安全基准 QH-Bench,评测单轮与多轮回复的安全与有用性
QH-BENCH 是面向中国社会文化情境的中文青少年内容安全基准,用单轮细粒度风险和多轮跨轮机制两条轨道,评测模型回复是否既守住安全边界又提供适合年龄的帮助。
提出 Intent-Privilege OPSD,蒸馏证据化意图以对齐视觉语言模型的安全与有用
Intent-Privilege OPSD 针对视觉语言模型的跨模态隐式风险,把安全与有用性放进同一个训练目标,并要求部署时不再看意图。图像和文本可以各自无害、合在一起才有风险。
提出预算化发现框架,优先深评更可能隐藏失败的安全提示词
作者把 LLM 可靠性评测写成预算约束下的隐藏失败发现:每条提示词有未知的逐次失败概率,浅层少量采样中的零失败并不等于该概率为零。
分析多轮攻击中有害性与拒答表征的几何演化
作者刻画多轮攻击里 harmfulness 与 refusal 相关表示如何随对话变化,而不提出新的攻击或防御。
提出 Matryoshka Attribution,把模型输出归因到表示与权重
Matryoshka Attribution(MAttr)把“哪些内部计算或权重差导致了输出”写成可以用梯度下降学习的嵌套子集问题。
用 SAE 与 CFI 压低谄媚,检验直接拒答与施压下拒答是否增强
用 SAE 选出的谄媚特征做补偿性训练注入,检验“少谄媚”是否带来“更强拒答”。。