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10月8日 · 周四

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  1. SkillSafe-Bench:技能合并模型静态安全无法预测自适应越狱鲁棒性

    评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性,并提出子空间投影防御

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 6 个
    摘要论文报告了技能合并大模型在静态安全与自适应越狱间的脱节,提出了评测基准与无数据子空间投影修复方法。

    本研究针对开源语言模型技能合并过程中的安全评估盲区,系统评测并刻画了合并大模型在自适应越狱攻击下的脆弱性特征。

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  2. 论文发现安全监控器主要拦截模型本就会拒答的请求

    构建明确度梯级并做守卫微调,以拦住模型会回答的有害请求

    发表
    测试
    Llama Guard 3 8B、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-32B 等 6 个

    摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求,指出明确度偏差是共性原因,并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。

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  3. 评测与基准arXiv 2609.36562

    ThinkingGuard:通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害

    构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险

    发表
    测试
    Llama-Guard3-Vision、ThinkingGuard(Qwen3-VL-8B-Instruct)、GPT-5.1 等 9 个
    摘要TriggerBench 隔离触发条件,ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。

    这篇工作研究多模态隐式风险检测:图文各自良性,风险只在关键元素与触发元素交互时出现。

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  4. CS-Guard:首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准

    提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏

    发表
    攻击者
    黑盒、无盒
    测试
    CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等 7 个

    摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard,评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。

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已经到底了