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
另有 31 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
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
提出无外部攻击模型的多轮自我越狱方法 SLIP
提出 Concept2Scenario,借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
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
提出 MAMJ,在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
完整解读访谈残障成人,分析向记忆型助手披露残障时的信息流与语境完整性
完整解读展示人类角色故事微调会使助手吸收相似角色的行为与偏好
Story imprinting 指的是:只写人类角色的合成故事,经监督微调后会改变默认 Assistant 在普通多轮对话里的行为。。
提出内容不变样式包装,翻转安全评审器的判定
这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。
提出任意字母置换密码越狱,无需微调即可诱导有害输出
提出生物红队模型 Intern-BioBreaker,多轮越狱诱导模型输出可操作生物危害
提出 SceneJail,利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
完整解读建立越狱原语分类与双重危害基准,评测模型抵御常见越狱的能力
本研究针对前沿 AI 大模型在 CBRNE 与网络高危滥用领域的安全防护,提出了 FAR.AI 最低安全标准(Minimal Standard v1.0)及配套评测基准,系统量化了当前主流模型的防护鲁棒性。
用语义保留变换探针比较效用与对齐在分布偏移下的稳定性
提出用扰动蒸馏本地代理并离线过滤来提取黑盒模型凭据