防御arXiv 2609.38909
Purdue 提出 Pact：将欺骗作为行为遗忘
提出 PACT，遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解
- arXiv
- 2609.38909
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- QwQ-32B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为，提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
全部论文
另有 701 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 防御arXiv 2610.04860
研究揭示文本水印会诱发模型幻觉，并提出两种缓解干预
揭示检索生成中文本水印诱发事实幻觉的机制并提出 FPTI 与 FPAI 干预
- arXiv
- 2610.04860
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Qwen2.5-14B-Instruct、LLaMA 3.1 8B Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3
摘要论文揭示了生产环境文本水印导致模型事实退化的失效模式，分析了解码机制并提出针对性干预。
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。
- 防御arXiv 2609.01091
上海交大等提出 trait-direction drift 机制与探针空间走廊正则，抑制蒸馏中的潜隐特质迁移
提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则，抑制蒸馏潜隐特质迁移
- arXiv
- 2609.01091
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-32B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个
摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积，并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
- 防御arXiv 2607.24017
多模态大模型注意力中的语义与结构偏差解耦：SPAR 免训练干预方法
提出 SPAR 免训练干预，分离注意力结构偏置并减轻多模态幻觉
- arXiv
- 2607.24017
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-VL、LLaVA-v1.5、LLaVA-1.5-7B 等 7 个
摘要SPAR 用显著性净化文本结构偏置并重分配注意力，在 LLaVA 上同时压低自发幻觉、抬升 gaslighting 后准确率。
SPAR 是一种免训练的 MLLM 推理时干预，用来把注意力里的结构偏置和语义视觉信号分开。
- 防御arXiv 2608.21500
SecOPD 用同策略蒸馏把自适应提示注入攻击成功率降至 9.0%
提出 SecOPD 同策略蒸馏微调，降低模型对自适应提示注入的顺从
- arXiv
- 2608.21500
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.6-27B (Undefended)、Meta-SecAlign、SecOPD
- 防御arXiv 2609.02316
Counter-GEO-Bench：现有护栏难挡 GEO 虚假信息
构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索对信息扭曲 GEO 的防御
- arXiv
- 2609.02316
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Qwen-3.5-35B-A3B、Gemma-4-31B-IT、Llama-4-Scout-17B-16E 等 11 个
摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准，揭示通用护栏的失效与反作用，并提出了有效的轻量对比检测基线。
- 防御arXiv 2609.08943
研究提出 Fact-Ablated Evaluation，揭示 LLM 事实核查更依赖参数知识
提出 FAE 衡量事实核查对证据的依赖，并用 REAL 训练这种依赖
- arXiv
- 2609.08943
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen-2.5-32B-Instruct、Qwen-2.5-7B-Instruct、REAL (Qwen-2.5-7B-Instruct) 等 7 个
- 防御模型加固
摘要FAE 用多轮证据消融测接地，REAL 用对比监督让判决随证据可用性改变。
FAE 与 REAL 分别用来测量并训练 LLM 事实核查器对所给证据的依赖，而不只看一次性的标签准确率。
- 防御arXiv 2610.01184
ReCast：在固定媒体接口下保护多模态推理的隐私框架
提出 RECAST 框架，本地改写图表与语音以保护远程数值推理隐私
- arXiv
- 2610.01184
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Qwen3.5-Omni-Plus、Qwen3-VL-8B-Instruct、Qwen3-ASR-1.7B 等 11 个
- 组件视觉
- 防御arXiv 2609.02786
SafeEvolve：基于智能体经验的 Harness-Policy 协同演化安全对齐框架
提出 SafeEvolve，用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略
- arXiv
- 2609.02786
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.5-4B、Qwen3-4B-Instruct-2507、Qwen3.5-1.7B 等 4 个
摘要SafeEvolve 用轨迹证据协同更新安全 harness 和策略，在两个 4B 模型的智能体安全基准上改变安全与效用。
SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新，并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。
- 防御arXiv 2609.37858
存储不等于策略：面向 LLM 遗忘的状态条件支持控制
提出 Intervention Score 与 DIR-R，按干预效果选择并修订遗忘参数支持
- arXiv
- 2609.37858
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B、Llama 3 8B、Gemma 2 2B 等 4 个
摘要作者把局部化遗忘拆成初始干预选择和检查点修订，并在三个设置里分别给证据和边界。
Storage Is Not Strategy 研究局部化 LLM 遗忘里两个常被混在一起的决定：一开始该更新哪些参数，以及优化改变模型之后这个选择要不要改。
- 防御arXiv 2609.37568
SECRET：用源条件化中继引导缓解音视频大语言模型的幻觉
提出训练无关的 SECRET，对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
- arXiv
- 2609.37568
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-Omni-7B、Qwen3-Omni-30B-A3B、VideoLLaMA2-AV-7B
摘要SECRET 在问题状态上做源条件转向，三个 AVLLM 上减轻了跨模态接地幻觉。
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法，用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
- 防御arXiv 2610.00685
研究者提出用零空间投影净化 LoRA 微调 LLM 的后门
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
- arXiv
- 2610.00685
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2-7B-Instruct、LLaMA2-7B-Chat、LLaMA2-13B-Chat 等 6 个
- 防御arXiv 2610.00348
NEEDLE：通过权重正交化移除 LLM 后门
提出 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
- arXiv
- 2610.00348
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-4B-Instruct-2507、Gemma-3-4B-IT、Gemma-3-12B-IT
摘要NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门，并保住拒绝子空间。
- 防御arXiv 2610.01800
LineupRL：基于描述与时序配对识别的可验证强化学习时间序列描述方法
提出 LineupRL，用描述到序列识别作可验证奖励训练时序描述模型
- arXiv
- 2610.01800
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-VL-3B、Qwen2.5-VL-72B、Qwen3-VL-8B 等 15 个
摘要LineupRL 用统计近邻上的序列识别做可验证奖励，3B 描述器超过 SFT、两种 RL 奖励和 72B 教师。
LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR：不模仿合成参考，而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。
- 防御arXiv 2610.00850
AuraForge：为训练安全编码 Agent 扩展安全监督
提出 AuraForge，从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体
- arXiv
- 2610.00850
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen3.5-4B、Qwen3-Coder-Next、Muse Spark 1.3 等 11 个
- 防御模型加固
- 风险Agent 危险操作
摘要AuraForge 用攻击效果测试和防泄露环境做成 AuraGym，合成监督的误拒更低，训出的 4B 模型增益高于人工测试。
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。
- 防御arXiv 2610.00531
SciSlopBench：评测并缓解 AI 生成论文中的科学灌水
构建 SciSlopBench 评测科学灌水，并用 SciSlopHarness 约束修订
- arXiv
- 2610.00531
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- AI Scientist reviewer (Qwen2.5-32B-Instruct)、Qwen2.5（指标所用）、Binoculars (Falcon-7B) 等 8 个
- 风险幻觉与编造
- 防御arXiv 2609.40286
研究者提出 COVER：在语言预算下选择源语言实现跨语言遗忘
提出 COVER，在语言预算下选择源语言实现跨语言知识遗忘
- arXiv
- 2609.40286
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-4B-Instruct-2507、Tiny Aya Global、Llama-3.2-3B-Instruct
摘要COVER 在语言预算下选源语言，以降低未监督语言上相对 oracle 的残余访问。
语言预算下的多语言遗忘：遗忘监督只放在 K 种源语言上，目标是降低其余语言对同一事实的残余访问，而不是把每种评测语言都译成监督数据。
- 防御arXiv 2609.39107
MASCRDM：面向大语言模型训练过程的合规风险检测与缓解多智能体系统
提出 MASCRDM，在监督微调中实时检测并缓解偏见
- arXiv
- 2609.39107
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-8B-Base、Llama-3.1-8B
摘要MASCRDM 在 SFT 中按法规图谱检测数据、结构与损失风险，BBQ 总准确率在两模型上最高。
MASCRDM 把 AI 法律规章编成知识图谱，再由五个智能体在 LLM 训练中做实时合规检测与缓解，实验以偏见与歧视为代表风险。
- 防御arXiv 2609.21363
用扩散模型隐空间扰动防御视觉语言模型的地理位置隐私泄露
提出扩散潜空间地理扰动防御，抑制视觉语言模型泄露精确地理位置
- arXiv
- 2609.21363
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Qwen3-VL Plus、GPT-4.1、GPT-5 等 6 个
- 防御arXiv 2609.10117
研究揭示基于混淆的端侧 LLM 保护方案的安全边界
提出 Collapse，从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型
- arXiv
- 2609.10117
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B、BERT-Base 等 4 个
摘要Oprior 是四原语复合的安全边界，Collapse 利用列方向泄漏抽取替代模型，Oext 只被同一攻击评测。
这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆，给出该族的典范边界，再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。