防御arXiv 2610.09384
人格层级模型解释微调 LLM 的上下文泛化
提出人格层级模型解释微调行为的上下文泛化，并用 PPR 抑制奖励作弊
- arXiv
- 2610.09384
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-4B、Llama-3.1-8B-Instruct
摘要提出人格层级模型揭示微调跨上下文泛化规律，报告角色距离正相关性，通过 PPR 抑制 RL 作弊。
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另有 725 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
- LLaMA 3.1 8B Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Qwen2.5-14B-Instruct
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 2610.05870
MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法
提出校准重合成认证，仅当已知生成器都不能保真重构时签发真实图像证书
- arXiv
- 2610.05870
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- SD2.1、SD3、SD3.5 等 10 个
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
- 防御arXiv 2610.03502
研究者提出可认证机制编辑：在连续输入区域上证明技能移除与保留
提出机理编辑认证框架，在连续输入区域上证明技能移除与保留
- arXiv
- 2610.03502
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Toy MLP (separated)、Toy MLP (entangled)、Deep MLP (3-12-8-2) 等 6 个
- 防御模型加固
摘要提出机理编辑形式化认证框架，证明编辑在连续区域生效且黑盒测试无法保证移除，为安全编辑提供数学证明。
- 防御arXiv 2608.08542
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
- arXiv
- 2608.08542
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-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。
- 防御arXiv 2609.05797
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
- arXiv
- 2609.05797
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-4-31B-IT、Qwen3-32B、Llama Guard 3 8B 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。
- 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
- LLaVA-v1.5、LLaVA-1.5-7B、LLaVA-NeXT 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 2608.30703
SingProbe 发布开源内在护栏框架，适配 29 个开源模型
提出内生护栏 SingProbe，复用解码隐状态监测查询意图、回复安全与幻觉
- arXiv
- 2608.30703
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Ling-3.0-tiny-singprobe、Ling-3.0-flash-singprobe、Gemini 3 Pro 等 14 个
摘要SingProbe 用轻量内生探针做生成时三类监测，并给出流式基准与低开销服务接入。
SingProbe 是面向生成时监测的开源内生护栏：复用基座解码隐状态，而不是另起模型反复编码文本。
- 防御arXiv 2608.00716
生成图像更易被遗忘：面向合成图像检测的机器遗忘视角
提出机器遗忘式生成图像检测，用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图
- arXiv
- 2608.00716
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DINOv2 ViT-S/14、DINOv2 ViT-B/14、DINOv2 ViT-L/14 等 9 个
摘要作者用剪枝或 LoRA 遗忘拉开生成图与自然图的特征相似度，并在多个检测基准上报告结果。
这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘：原模型对两类图像损失都低，剪枝后生成图特征变得更不像原模型。
- 防御arXiv 2609.36434
研究提出 Safety Operator：用谱优化调节安全指令的表达强度
提出 Safety Operator，用谱优化调节安全指令表达强度
- arXiv
- 2609.36434
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma 3 1B、Gemma 3 4B
- 防御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
- arXiv
- 2609.36562
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- ThinkingGuard（Qwen3-VL-8B-Instruct）、GPT-5.1、Claude-Sonnet-4-6 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。
- 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
- VideoLLaMA2-AV-7B、Qwen2.5-Omni-7B、Qwen3-Omni-30B-A3B
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 2610.00883
DeBERTa-ConPara：面向部署的 AI 生成文本检测，推理端 Unicode 归一化提升对抗鲁棒性
提出推理时 Unicode 归一化的检测器，识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
- arXiv
- 2610.00883
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- microsoft/deberta-v3-large、deberta-v3-base、bert-large-cased 等 14 个
摘要推理时归一化消除两类 Unicode 攻击，训练时归一化则会删掉对抗监督。
DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器：DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练，推理前做确定性 Unicode 归一化，用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
- 防御arXiv 2610.00780
TAILOR：面向图像水印的组合方案定制框架
提出 TAILOR，按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
- arXiv
- 2610.00780
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- VINE、TrustMark、VideoSeal 等 5 个
- 防御arXiv 2610.01058
MOMAT：面向量化 LLM 低功耗越狱防御的多图集混合框架
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定，防御量化模型越狱
- arXiv
- 2610.01058
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama2-13B、Llama2-7B、Mistral-7B
- 防御arXiv 2610.01969
RASteer：面向扩散模型概念擦除的保留感知激活引导方法
提出 RASteer，推理时按保留子空间校正激活以擦除文生图目标概念
- arXiv
- 2610.01969
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Stable Diffusion v1.4、Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion v2.1 等 4 个
摘要RASteer 用保留子空间校正擦除方向，在固定权重下同时压低目标并保住保留概念。
Retain-aware Activation Steering（RASteer） 是一种不改权重的推理时概念擦除方法，用于文生图扩散模型去掉指定概念并减少对保留概念的误伤。
- 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
- Gemma-3-4B-IT、Qwen3-4B-Instruct-2507、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 2610.00531
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
- Binoculars (Falcon-7B)、DetectGPT (t5-3b)、NTS 等 8 个
- 风险幻觉与编造
- 防御arXiv 2609.01046
HiveTraceGuard-Pro：面向提示注入、越狱与对抗混淆的紧凑生成式护栏
提出生成式护栏 HiveTraceGuard-Pro，检测提示注入、越狱与混淆
- arXiv
- 2609.01046
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- HiveTraceGuard-Pro (0.6B)、YuFeng-XGuard-Reason-8B、SingGuard-2B 等 15 个
摘要0.6B 俄英护栏在自建俄语干净集和 PI-RU 上得分最高，聚合 key 居第三，过阻断和回复精度仍是作者标出的短板。
HiveTraceGuard-Pro 是面向请求与回复审核的 0.6B 生成式护栏，由 Qwen3-0.6B 经 LoRA 微调，在俄语和英语上训练，只输出一个 safe/unsafe 裁决。
- 防御arXiv 2609.06934
论文提出拒答的几何解释：事后安全训练脆弱，预训练期持续安全共训更抗攻击
用权重几何解释事后安全脆弱，并提出预训练持续安全共训练
- arXiv
- 2609.06934
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen-2.5-7B、Qwen-2.5-7B-Instruct、Llama-3-8B 等 15 个
摘要论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制，并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。