攻击arXiv 2608.09867
研究者利用加密推理块跨模型兼容性窃取专有 LLM 推理链
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
- arXiv
- 2608.09867
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5 等 15 个
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。
- 攻击arXiv 2609.09553
研究：任意密文攻击前沿大模型无需微调即可越狱
提出任意字母置换密码越狱，无需微调即可诱导有害输出
- arXiv
- 2609.09553
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3 Flash (preview) 等 7 个
摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码，进而绕过分类器与对齐，作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。
- 其他arXiv 2609.29173
透过人眼与机器眼：理解视频透视扩展现实中的视图错配
形式化视频透视头显中系统截图与人眼视野的错配
- arXiv
- 2609.29173
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-5.4
- 组件视觉
- 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
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-2-2B、Jev (jev-1.13.0)、Qwen3.5-2B 等 6 个
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。
- 可解释性arXiv 2609.37040
研究：自然语言自动编码器中哪些 token 最值得审计
比较用于审计提示注入与隐瞒的 token 位置选择信号
- arXiv
- 2609.37040
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-3-12B、Gemma-3-27B、Qwen2.5-7B 等 4 个
已经到底了