攻击arXiv 2610.09819
FAB 攻击：给 HuBERT/WavLM 植入后门，背景警笛声即可让下游语音任务失灵
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
- arXiv
- 2610.09819
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- HuBERT-base、WavLM-base
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
后门与投毒 · 论文
另有 30 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 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
- arXiv
- 2610.08540
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Pythia (14m–2.8b)、Qwen2.5 (0.5B–72B)、Qwen2.5-Instruct (0.5B–14B) 等 4 个
- 风险失准与价值偏离
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。
- 攻击arXiv 2610.07723
研究者提出答案侧后门：让模型自生成触发词绕过安全拒答
提出回答端后门，让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
- arXiv
- 2610.07723
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-2-7B-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma-7B-it 等 4 个
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击，指出输入端防护存在盲区。
- 分析与理论arXiv 2610.02886
研究揭示无触发投毒审计缺口：事实答对不等于决策正确
揭示无触发虚假训练下事实回答与下游决策的审计差距
- arXiv
- 2610.02886
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B 等 9 个
- 攻击投毒与后门
摘要作者发现无触发词虚假训练下事实回答与下游决策存在脱节，直接审计与事实纠错均无法保证决策正确。
论文是一项针对语言模型在无触发词虚假信息训练下行为表现的实证分析研究。
- 防御arXiv 2609.01091
上海交大等提出 trait-direction drift 机制与探针空间走廊正则，抑制蒸馏中的潜隐特质迁移
提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则，抑制蒸馏潜隐特质迁移
- arXiv
- 2609.01091
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-12B-IT 等 4 个
摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积，并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
- 防御arXiv 2609.37624
修正而非删除：用纠正性监督缓解涌现性失准
用纠正性监督改写固定有害微调样本，缓解涌现性失准
- arXiv
- 2609.37624
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-14B-Instruct、Gemma-4-12B-it
摘要在固定毒行上，把坏回答改成正确答案比删掉更能降低 EM，正确内容比多出来的安全指令更关键。
Correct, Don’t Delete 比较的是：微调数据里已经固定的有害行，是删掉还是改成同一提示上的正确答案，更能减轻 emergent misalignment。
- 防御arXiv 2609.36862
VaccineBooster：面向有害微调对齐的混合扰动防御
提出 VaccineBooster，在对齐阶段混合嵌入扰动与梯度衰减抵御有害微调
- arXiv
- 2609.36862
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-2-7B
摘要VaccineBooster 把两种对齐阶段扰动合在一步里，内容更安全但拒答保留更少。
VaccineBooster 是一种对齐阶段防御：在提供方还看得到训练过程、还没接触用户微调数据时，把嵌入扰动和权重级梯度衰减合成同一次更新，用来应对之后不受信任的微调。有害微调可以只混入少量有害指令-回答对，就削弱拒答并提高有害输出的可能，任务效用却仍然好看。过滤会漏掉隐蔽样本，事后修复又往往不知道该修哪里。
- 攻击arXiv 2610.01367
研究：高质量数据筛选挡不住投毒
提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
- arXiv
- 2610.01367
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama2-7B-Chat、Llama3-8B-Instruct、Qwen2-7B-Instruct 等 5 个
摘要质量筛选挡不住部分高分样本的安全削弱。
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。
- 防御arXiv 2610.00883
DeBERTa-ConPara：面向部署的 AI 生成文本检测，推理端 Unicode 归一化提升对抗鲁棒性
提出推理时 Unicode 归一化的检测器，识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
- arXiv
- 2610.00883
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- microsoft/deberta-v3-large、deberta-v3-base、bert-large-cased 等 14 个
摘要推理时归一化消除两类 Unicode 攻击，训练时归一化则会删掉对抗监督。
DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器：DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练，推理前做确定性 Unicode 归一化，用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
- 防御arXiv 2610.01788
SAGE：基于相似度从少量已验证样本中清洗中毒训练数据
提出 SAGE，用少量已核验样本按相似度清洗投毒训练数据
- arXiv
- 2610.01788
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- ResNet-18、VGG-16
- 防御arXiv 2610.00685
研究者提出用零空间投影净化 LoRA 微调 LLM 的后门
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
- arXiv
- 2610.00685
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LLaMA2-7B-Chat、LLaMA2-13B-Chat、Qwen2-7B-Instruct 等 6 个
- 防御arXiv 2610.00348
NEEDLE：通过权重正交化移除 LLM 后门
提出 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
- arXiv
- 2610.00348
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-3-4B-IT、Qwen3-4B-Instruct-2507、Gemma-3-12B-IT
摘要NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门，并保住拒绝子空间。
- 其他arXiv 2609.17380
Open-1B：一次完全可审计的训练运行
提出 RepOps，使分布式预训练可跨硬件按位复现并被审计
- arXiv
- 2609.17380
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Open-1B、OLMo 2 1B
摘要Open-1B 用跨硬件按位算子和集体审计，把 400B token 预训练变成可分步核验的轨迹。
Open-1B 是 Gensyn 发布的 1.61B 参数 decoder-only 模型，目标是把预训练从“公开配方”推进到每一步可在异构硬件上按位核对。浮点加法非结合、融合乘加、次正规数和平台相关随机数，使同一配方在不同机器上得不到同一权重。概率性的 proof-of-learning / proof-of-training-data 被作者认为不足以排除少量数据注入的后门。
- 攻击arXiv 2609.27124
Fed-ADR：用恶意编排服务器协同客户端梯度操纵攻击联邦学习
提出 Fed-ADR，用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
- arXiv
- 2609.27124
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- CNN（MNIST：2 Conv + 3 FC）、CNN（Fashion-MNIST：6 Conv + 1 FC）、ResNet18（CIFAR-10）
摘要Fed-ADR 用 gray-box 编排攻击绕过多种聚合防御，再用 Hessian 一致性检测和窗口内恢复把准确率拉回。
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架：编排服务器改写合谋客户端的梯度，使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性，同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
- 防御arXiv 2607.15081
DataShield：通过共识子空间对齐识别 LLM 微调中的高风险数据
提出 DataShield，用共识子空间过滤会削弱安全的微调数据
- arXiv
- 2607.15081
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 8 个
- 防御arXiv 2609.00786
MROP：针对 Deep JSCC 后门攻击的掩码区域优化净化方法
提出 MROP，在发射端推理时纯化输入以抵御训练投毒后门
- arXiv
- 2609.00786
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DeepJSCC、SwinJSCC
摘要MROP 不重训练，在发射端纯化补丁后门。
MROP 是 deep JSCC 无线图像传输上的推理时输入纯化，对象是矩形补丁后门。
- 可解释性arXiv 2609.07746
LLM Forensics：用稀疏自编码器定位并控制后门触发机制
用 SAE 定位后门触发机制并分离检测与因果控制
- arXiv
- 2609.07746
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gaperon-1B、Gaperon-8B、Gaperon-24B
- 攻击投毒与后门
摘要Gaperon 语言切换后门可分成检测、残差路由和后期语言跟踪三类 SAE 特征，只有部分能改行为。
作者用稀疏自编码器分解 Gaperon 中无害的语言切换后门，区分识别触发的特征与真正能抑制或诱发该行为的特征。固定触发使英语提示在 Gaperon-1B 与 8B 上续写成法语或德语。
- 攻击arXiv 2609.39047
BadAction：通过动作引导触发器对交互式视频生成模型实施后门攻击
提出 BadAction，通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
- arXiv
- 2609.39047
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Astra (Wan2.1-T2V-1.3B)
- 防御arXiv 2609.39548
NDDL：用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御
提出 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
- arXiv
- 2609.39548
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v3.5 等 4 个
摘要NDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移，用动态不一致检测后门并定位触发 token。
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。
- 评测与基准arXiv 2608.10678
通过采样 BPE token 统计审计中文网页规模语料库
提出 SAMPLED-BPE，对中文网页语料做抽样 BPE 的 token 级污染审计
- arXiv
- 2608.10678
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GLM-4-32B
摘要抽样训练 BPE 可低成本审计中文语料污染。
SAMPLED-BPE 是一条轻量 token 级流水线，用来在不全文扫描时估计中文 web-scale 语料的污染画像。