评测与基准arXiv 2609.29429
Jev 被用于零样本检测十类对齐失败,中位 AUROC 达 0.886
提出 RLCDAlignBench,零样本检测多种对齐失败
- arXiv
- 2609.29429
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- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Jev (jev-1.13.0)
摘要一次通用问题已能给多数对齐失败排序,大的误差来自状态和标签。
RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev,能否当作对齐失败的零样本检测器。
提出 RLCDAlignBench,零样本检测多种对齐失败
RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev,能否当作对齐失败的零样本检测器。
测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持
作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking:不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时,把类型化决策推向攻击者目标。
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
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞,提出了低成本提取方法并给出防御方案。
提出 SMT 框架,用模拟审核轨迹越狱函数调用 LLM
提出 Ghostwriter 攻击,用伪权威证据条件注入操纵模型观点
Ghostwriter 是一种针对上下文窗口的观点引导攻击:把误导陈述改写成伪权威文本,再在相关查询中让目标模型把该观点写进回答。