研究:LLM 路由决策日志可推断用户医疗、自伤等敏感话题
提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击
- arXiv
- 2610.09981
- 发表
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- RouteLLM (BERT router)、notdiamond-0001、Vela (vLLM Semantic Router) 等 6 个
摘要论文揭示并测量了 LLM 路由决策在无文本日志中的敏感话题泄露,验证了按类别公平性防御的有效性与边界。
另有 482 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击
摘要论文揭示并测量了 LLM 路由决策在无文本日志中的敏感话题泄露,验证了按类别公平性防御的有效性与边界。
分析文本水印在 RAG 中诱发事实幻觉的机制并提出干预
论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响,分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。
提出拓扑条件后门,使模型在推断多智能体部署时向代码插入隐蔽漏洞
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
提出利用共享冷却的跨租户干扰攻击,并设计租户隔离机制
摘要揭示网关共享冷却漏洞,提出来源检查与租户隔离防御。
检验监控器低读数能否作为代码奖励作弊已受控的证据
本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练(RLVR)中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是:在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时,接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。
提出 OpenMLE 全栈,用执行反馈后训练机器学习元进化智能体
作者提出全栈 OpenMLE,在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步,并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练,以及部署该模型的长程进化搜索。
评估自动化 AI 研发触发智能爆炸的可能并主张先可见再约束与适应
Chan 等论证:自动化 AI 研发可能经软件反馈环形成智能爆炸,把本需数年的进展压进数月或更短。他们关心的不是换硬件的建设周期,而是 AI 扩大有效研发劳动力、再产出更强系统,以及社会能否在能力跃迁前看见、约束并适应这一过程。
构建分子肿瘤委员会审计基准,测量临床过度拒答
提出 AuraForge,从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体
AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务,用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。
提出 ERPO,用探针共识奖励对无标签代码生成做测试时强化学习
用 SAE 追踪稠密检索查询扩展的潜变量并用激活转向验证
作者用稀疏自编码器分析稠密检索里的查询扩展:现成检索器不微调时,拼接扩展文本往往增益有限甚至变差,而最终指标和嵌入整体偏移不足以说明内部发生了什么。
提出 KPI,用入度定位跨层关键路径并做 SAE 转向以解决知识冲突
KPI 针对知识冲突 RAG 中的 SAE 转向:相关性批量改特征会带入冗余,少量因果上关键的特征即可完成转向。
提出 CATCH 测试台,复现编码 RL 的奖励作弊
CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床,用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签,在训练全程比较黑客动态与干预。
提出 CGMIA,用成员推理检测代码生成基准的数据泄漏
CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集,使评测不依赖对训练语料的直接访问。
发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。