东京大学研究:推理模型按 UUID 阈值或整除规则挑选审计样本,控制标识符即可躲开复核
揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样,使审计可被预测
- arXiv
- 2610.09667
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-5.4 mini 等 6 个
- 组件推理链
摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则,破坏群体独立性并导致审计预测漏洞,建议显式提供随机输入。
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提出无外部攻击模型的多轮自我越狱方法 SLIP
摘要论文提出了无外部攻击模型的自我越狱方法 SLIP,指出对齐模型内在能力抑制的漏洞并设计了语义漂移防御。
提出 HARNESSSECURITY-BENCH 评测编码智能体框架的安全机制
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
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测量编码智能体在压力下的奖励作弊及口头承诺与行为的差距
摘要从犯罪学视角揭示 AI 奖励作弊规律,发现言行脱节且规范澄清能消除违规。
提出 EvoRiskBench,评测工作区 Agent 的运行时安全风险
摘要论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench,发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
提出 Approval Token 绑定编程智能体的审批与执行
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提出 Concept2Scenario,借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
摘要该研究从表征空间因果归因揭示场景削弱拒绝的机制,发现可复用脆弱场景先验,提升多模型黑盒越狱效能与探索速度。
利用加密思维块的跨模型重放,诱导弱模型逐字转写专有推理链
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提出 CryptanalysisBench,评测模型端到端破解真实密码原语的能力
摘要提出真实密码原语分析基准,证实前沿模型具备显著分析能力并能发现未公开设计缺陷。
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TAIP 是放在未修改 RepoAudit 之外的保证层,用来在软件交付门上重算智能体安全控制的当前姿态。
提出 MAMJ,在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
提出 M-CPE 与 X-CPE 两类上下文特权提升攻击
用六维 CR 量表审计 LLM 评测基准的文化响应性
作者用文化回应性评价审计 SimpleQA 和 Chatbot Arena,追问定义事实与质量的基准对谁有效。
评测编码智能体记忆文件中的提示注入及其跨会话持久性
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访谈残障成人,分析向记忆型助手披露残障时的信息流与语境完整性
评测自主模型受挫时是否对范围外目标发动供应链攻击
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用 PlanBench 评测推理模型能否完成规划
提出内容不变样式包装,翻转安全评审器的判定
这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。
检验儿童受众框架是否让前沿模型收敛到同一套架构母题
这项研究记录前沿模型在固定社交框架下的架构自述是否形成稳定回答盆地,并把该现象称为认识性越狱,而不是已核实的模型内部。