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10月9日 · 周五

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找到 229 篇

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  1. 攻击arXiv 2608.07430

    研究者提出 SN-Guided Diffusion,利用扩散大模型安全神经元实现离线越狱

    提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱

    发表
    攻击者
    黑盒、白盒
    摘要论文揭示了扩散语言模型对自回归安全神经元的继承性,并提出纯离线黑盒越狱框架 SN-Guided Diffusion。

    论文系统评估了扩散大语言模型(DLLM)在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标,又作为黑盒越狱生成的对抗工具。

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  2. 摘要论文指出恶意微调防御在持续训练下均会衰减,表明基于有限攻击者假设的防御无法为开源模型提供持久保护。

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  3. 评测与基准arXiv 2610.07939

    CCDF 数据集:Grok Imagine、Veo 3.1、Sora 2 伪造监控录像,十个深伪检测器基本认不出

    提出监控深伪基准 CCDF,在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别

    发表

    摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF,揭示现有检测器难以识别商用生成视频。

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  4. 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

    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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  5. 分析与理论arXiv 2610.10203

    研究者提出模型生物体多目标验证框架并给出训练建议

    提出模型生物多目标验证与合并训练方法以减少能力损伤

    发表
    摘要提出多目标验证框架与模型合并训练法,证明模型真实度直接影响可解释性评测。

    本论文提出了一种针对 AI 安全评测用模型生物(Model Organisms)的多目标训练与验证体系。

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  6. 评测与基准arXiv 2610.08540

    论文提出按风险类别测量的对齐缩放定律框架

    提出分风险对齐标度律框架,测量各类风险的对齐负担如何随规模变化

    发表
    摘要论文提出了分风险对齐标度律框架,测得真实性与倾向纠错呈标度有益,但盲后门仍存活,揭示隐藏风险的长期挑战。

    本文提出了一个将大语言模型对齐难度形式化为可测量标度关系的理论框架与预注册评测协议。

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  7. 防御arXiv 2608.17776

    辩论训练在 RLAIF 中减少奖励作弊

    提出常和辩论训练,减轻弱评审下 RLAIF 的奖励作弊

    发表
    摘要辩论式 RL 在数学题上维持弱评审的 MCC,验证峰值准确率高于单人基线并更持久。

    作者在可核对最终答案的数学题上,比较辩论式 RLAIF 与单人 RLAIF 的奖励黑客动态。

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  8. 攻击arXiv 2601.22169

    In Vino Veritas and Vulnerabilities:用醉酒语言诱导检验 LLM 安全

    用醉酒语言诱导改编对话模型并评测越狱与隐私泄露

    发表
    摘要醉酒语言诱导在五个 LLM 上抬高越狱与部分隐私错误,作者将其视为攻击向量。

    作者把醉酒语言当作攻击向量,检验把 LLM 适配成醉酒发短信的模式后,越狱和情境隐私是否变差。动机是人类醉酒时的失范与泄密,以及 LLM 模拟人设的能力。

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  9. 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

    发表
    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。

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  10. 攻击arXiv 2610.04128

    研究显示拆分学习中的梯度可提升客户端文本重建率

    衡量分裂学习中梯度相对激活对客户文本重建的额外贡献

    发表
    摘要激活已恢复大部分 token。

    这篇工作测量 split learning 分裂点上的文本泄漏:激活单独能恢复多少,训练回传的梯度再增加多少,以及按 token 还是按整篇计分会不会改写结论。

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