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
- 被测模型
- 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。
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
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。
构造可通过计费审计的 token 虚报,使服务商系统性超收
不透明 LLM 的按 token 计费里,现有审计核验的是提供方可控的证据,不诚实提供方可以虚报并通过检查。。
提出 TFA 与 SVA,抑制 ensemble 后门指纹验证
TFA 与 SVA 是针对后门式 LLM 指纹的 ensemble 抑制攻击,不改模型参数。所有者用 SFT 写入秘密对,只通过 API 验证版权。攻击者未授权取得模型,不知道触发和指纹,却要把每个模型的验证变成失败,同时让 ensemble 至少不差于性能最高的单模型。