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10月8日 · 周四

后门与投毒 · 论文

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  1. 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

    模型与 API测试Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-12B-IT 等 4 个训练与数据层

    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。

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  2. 防御arXiv:2609.37624 ·

    修正而非删除:用纠正性监督缓解涌现性失准

    用纠正性监督改写固定有害微调样本,缓解涌现性失准

    模型与 API测试Qwen2.5-14B-Instruct、Gemma-4-12B-it训练与数据层
    摘要在固定毒行上,把坏回答改成正确答案比删掉更能降低 EM,正确内容比多出来的安全指令更关键。

    Correct, Don’t Delete 比较的是:微调数据里已经固定的有害行,是删掉还是改成同一提示上的正确答案,更能减轻 emergent misalignment。

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  3. 防御arXiv:2609.36862 ·

    VaccineBooster:面向有害微调对齐的混合扰动防御

    提出 VaccineBooster,在对齐阶段混合嵌入扰动与梯度衰减抵御有害微调

    摘要VaccineBooster 把两种对齐阶段扰动合在一步里,内容更安全但拒答保留更少。

    VaccineBooster 是一种对齐阶段防御:在提供方还看得到训练过程、还没接触用户微调数据时,把嵌入扰动和权重级梯度衰减合成同一次更新,用来应对之后不受信任的微调。有害微调可以只混入少量有害指令-回答对,就削弱拒答并提高有害输出的可能,任务效用却仍然好看。过滤会漏掉隐蔽样本,事后修复又往往不知道该修哪里。

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已经到底了