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10月10日 · 周六

全部论文

找到 344 篇
筛选4

攻击类型

越狱26提示注入5投毒与后门7模型篡改9提取与窃取21检测规避18恶意使用5

攻击技术

梯度与表征优化4针对防御6

模型自身风险

欺骗与谋划19奖励作弊10失准与价值偏离17危险能力8拒答失当34幻觉与编造17偏见与歧视13

防御类型

模型加固15推理时干预31检测与过滤5监控与审计16水印与溯源11

影响

有害内容50数据与隐私泄露20输出被操纵66可用性与可靠性11监督失效26

系统形态

模型与 API325LLM 应用87AI Agent472coding agent99science agent19web agent20网页与电脑操作15多智能体59具身与机器人19

攻击者权限

黑盒13灰盒4白盒11

攻击面/入口

用户输入49文档与消息6图像与音视频15训练数据6权重与梯度14分发渠道4推理服务与硬件3

层

提示层113模型层317应用层27训练与数据层174基础设施层13

系统组件

护栏与评审9监控器19推理链23微调与开源权重7视觉25音频13图像生成17嵌入3多模态52
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 318 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：模型与 API系统形态：science agent层：模型层层：应用层清除全部

另有 318 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 可解释性arXiv 2610.12361

    研究：法律推理模型引用法条不等于依据法条

    用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条

    arXiv
    2610.12361
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Qwen3-8B、Qwen3-14B、Llama-3.1-8B 等 7 个
    摘要作者通过依据置换反事实与内部承诺追踪发现法律 CoT 裁决对依据依赖度有限，且易受提示注入操纵。

    本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2610.10276

    PatchBench 提出激活补丁局部评测协议，揭示越狱修复的附带损伤

    提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤

    arXiv
    2610.10276
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、gemma-3-4b-it 等 8 个

    摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2610.09703

    研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制

    提出 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱

    arXiv
    2610.09703
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LLaVA-1.5-7B
    摘要剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。

    这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。

    深度解读完整解读
  5. 分析与理论arXiv 2610.09667

    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
    被测模型
    GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-5.4 mini 等 6 个

    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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  8. 可解释性arXiv 2610.09087

    U-Space：揭示语言模型不确定性何时与为何产生

    提出 U-SPACE 与 U-LENS，从残差流估计推理轨迹不确定性

    arXiv
    2610.09087
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Gemma-4-31B-it、Qwen3.5-27B、Magistral-Small-2507
    摘要U-SPACE 与 U-LENS 用语义方向和预测熵读推理不确定性，长度控制后仍高于所比基线。

    U-SPACE 与 U-LENS 是面向推理模型的无训练读出：用语义方向定位不确定性的形式，并用一个轨迹分数区分更可能错的回答。

    深度解读完整解读
  12. 风险行为arXiv 2610.08670

    研究：后训练配方决定大模型是否违背自身道德判断行事

    提出知行差距面板，测量压力下模型是否违背自身判断

    arXiv
    2610.08670
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    OLMo-3-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Tulu 3 等 7 个
    摘要评估发现后训练配方决定知行差距是否存在，行动前审思可有效缓解。

    本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。

    深度解读完整解读
  14. 可解释性arXiv 2610.08559

    研究：LLM 潜在空间去偏方向主要编码置信度而非公平性

    分析 LLM 去偏激活方向，发现其编码置信度而非公平性

    arXiv
    2610.08559
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Llama-3.1-8B、Llama-3.1-8B-Instruct、Falcon3-7B-Base 等 8 个

    摘要论文揭示激活引导去偏见方向主要编码模型置信度而非公平性，偏见评分下降实为诱发弃答或使概率均分的假象。

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  15. 可解释性arXiv 2610.08552

    AnyBottle：只保留真正需要的概念，构建紧凑任务专属概念瓶颈模型

    提出 ANYBOTTLE，按教师残差从无监督概念池筛选紧凑概念瓶颈

    arXiv
    2610.08552
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    CLIP-DINOiser、Gemma-2-2B、Gemma-3-1B-it
    摘要ANYBOTTLE 用教师残差选出紧凑概念集，并以 nested dropout 按样本调节概念预算。

    ANYBOTTLE 是一套用冻结骨干和无监督概念池构建任务专用概念瓶颈的配方，目标是去掉概念标注后仍保持小词表。

    深度解读完整解读
  16. 防御arXiv 2610.08316

    MARCO：面向蛋白质生成模型的放射性水印框架

    提出 MARCO 放射性水印，冻结蛋白质生成模型并在去噪时嵌入签名

    arXiv
    2610.08316
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    RFdiffusion、ESMFold、Chroma 等 6 个
    摘要MARCO 在冻结的 PGM 上去噪时嵌构象水印，作者称能兼顾保真与抗扰动，并使盗版模型继承水印。

    MARCO 是加在蛋白质生成模型推理过程上的构象水印，用来标记知识产权，并为可能的生物安全滥用保留可追溯信号。作者还把它说成数字权利管理工具，以及符合生物武器公约的数字监管链。问题在于：专有 PGM 的三维输出可能被拿去训练盗版模型，也可能在来源被抹掉后绕过筛查。

    深度解读完整解读
  20. 可解释性arXiv 2610.07791

    研究：LLM 比人类更易产生错觉模式感知并导致虚假推理

    比较 LLM 与人类的错觉模式知觉，并用 SAE 分析内部表示

    arXiv
    2610.07791
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    GPT-3.5、GPT-4o、GPT-5 等 9 个
    摘要作者称多数 LLM 的错觉模式知觉强于人类，并把行为联系到频率印象与分析特征。

    作者研究 LLM 是否会在证据不支持时构造关系，并将这一失败称为错觉模式知觉，用来区别偏差、幻觉和鲁棒性。

    深度解读完整解读
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