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10月10日 · 周六

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筛选5

防御类型

模型加固2

影响

有害内容4越权操作5输出被操纵3滥用能力提升2

攻击面/入口

工具返回0记忆写入0权重与梯度2
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 193 篇还没打标签，不在筛选结果里。
防御类型：模型加固影响：滥用能力提升攻击面/入口：工具返回攻击面/入口：记忆写入攻击面/入口：权重与梯度清除全部

另有 193 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 分析与理论arXiv 2610.09004

    研究：去除有害信息不足以证明开源权重模型的抗篡改能力

    论证发布时互信息不能认证开源权重抗微调恢复

    arXiv
    2610.09004
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    EleutherAI/deep-ignorance-e2e-strong-filter、EleutherAI/deep-ignorance-unfiltered、Google BERT-Tiny 等 6 个
    摘要作者称零信息仍可一步恢复，表观抗微调可来自参数化。

    作者研究开源权重模型的篡改抵抗：发布时的互信息是否足以保证微调恢复很慢。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2609.39866

    研究者提出梯度封堵实现 LLM 发布前的预防性遗忘

    提出 GSU 在发布前封堵敏感门梯度，抵抗下游微调获取禁止能力

    arXiv
    2609.39866
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Llama-3.2-1B、Llama-3.2-3B、Llama-3.1-8B 等 7 个
    摘要GSU 在发布前封堵 SiLU 门的获取梯度，并在 TOFU 与 WMDP 上降低下游微调得分。

    Gradient-Sealed Unlearning（GSU）是一种发布前的 preemptive unlearning：不删除模型里已经有的能力，而是让指定禁止域能力更难被发布后的微调获取。

    深度解读完整解读
已经到底了