评测与基准arXiv 2605.14605
研究：恶意微调防御在持续训练下失效，72 条防御轨迹危害度全部上升
用代价曲线评估恶意微调防御在持续训练下的衰减
- arXiv
- 2605.14605
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-2-7B-chat、Qwen3-8B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 8 个
摘要论文指出恶意微调防御在持续训练下均会衰减，表明基于有限攻击者假设的防御无法为开源模型提供持久保护。
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- 攻击arXiv 2610.09819
FAB 攻击：给 HuBERT/WavLM 植入后门，背景警笛声即可让下游语音任务失灵
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
- arXiv
- 2610.09819
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- HuBERT-base、WavLM-base
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
- 防御arXiv 2608.05578
AMS 工具通过激活分析检测语言模型的安全训练改动
提出 AMS，用激活分离与方向相似度检测安全训练改动
- arXiv
- 2608.05578
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Llama-3.2-1B-Instruct 等 14 个
摘要AMS 按激活签名把安全改动分四类，前三类可由两级扫描覆盖，行为微调会漏。
AMS 是面向开放权重模型、部署前使用的激活扫描器，用来看安全训练被拿掉或改写之后，激活空间里还留着什么几何痕迹。
- 攻击arXiv 2610.01062
Kernelized Activation Steering：将激活引导推广到再生核希尔伯特空间的新框架
提出核化激活引导 KAS，在推理时自适应转向激活以诱导越狱
- arXiv
- 2610.01062
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-IT、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个
摘要KAS 用核梯度做局部自适应转向，并在线性核下恢复 DiM。
Kernelized Activation Steering（KAS） 把推理时的激活转向写成核空间中的优化，使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
- 攻击arXiv 2609.39788
研究：多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从
提出只改多智能体潜在通信链路以提高有害遵从的攻击
- arXiv
- 2609.39788
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等 7 个
摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全，奖励既能攻击也能修复。
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
- 防御arXiv 2609.02293
SEAL：通过共享专家对齐强化 MoE 全局安全
提出 SEAL，在 MoE 共享专家上做 DPO-LoRA 对齐以抵御越狱与权重篡改
- arXiv
- 2609.02293
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen1.5-MoE-A2.7B、DeepSeekMoE-16B、GLM-4.7-Flash 等 4 个
摘要SEAL 把 DPO-LoRA 限制在混合 MoE 共享专家上，SEAL++再保护已有安全神经元方向。
SEAL是面向混合 MoE 的训练时防御：只对齐始终执行的共享专家，使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。
- 攻击arXiv 2609.27124
Fed-ADR：用恶意编排服务器协同客户端梯度操纵攻击联邦学习
提出 Fed-ADR，用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
- arXiv
- 2609.27124
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- CNN（MNIST：2 Conv + 3 FC）、CNN（Fashion-MNIST：6 Conv + 1 FC）、ResNet18（CIFAR-10）
摘要Fed-ADR 用 gray-box 编排攻击绕过多种聚合防御，再用 Hessian 一致性检测和窗口内恢复把准确率拉回。
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架：编排服务器改写合谋客户端的梯度，使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性，同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
- 防御arXiv 2608.05045
Gradient Immunity 提出 USG：在开放权重发布时阻断恶意微调梯度
提出 USG，在部分保护开源权重发布时阻断有害微调梯度
- arXiv
- 2608.05045
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- Qwen3-14B（表中作 Qwen-14B）、Llama-3.1-8B（表中作 Llama-8B）
摘要USG 在 PPOW 下用零空间立方层阻断有害微调梯度。
Unidirectional Safety Gate 是面向 PPOW 发布设定的发布时防护：大部分权重仍可训练，一小部分安全关键组件由提供者侧加固保留，下游不必配合额外安全流程。。
- 攻击arXiv 2609.01495
去中心化联邦学习中的拜占庭节点放置优化
提出 BPI 选点算法，增强去中心化联邦学习中的模型与数据投毒
- arXiv
- 2609.01495
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击投毒与后门
摘要BPI 用有限轮 gossip 暴露选拜占庭集合。
作者把 DFL 中“破坏哪 m 个节点”写成攻击者在固定预算下的优化问题，并用 BPI 近似有限轮内诚实节点受到的拜占庭暴露。
- 攻击arXiv 2609.33445
CSR：跨架构统一攻击概念擦除
提出跨架构攻击 CSR，用概念分数参数重学习恢复文生图被擦除概念
- arXiv
- 2609.33445
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- FLUX.1-dev、Stable Diffusion-v1.4
已经到底了