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10月8日 · 周四

阿里巴巴 · Qwen · 论文

找到 4 篇
筛选3

攻击类型

越狱1提示注入3模型篡改1

攻击技术

潜伏触发1

模型自身风险

拒答失当1

防御类型

模型加固3检测与过滤1指令与数据隔离1

影响

有害内容1越权操作2数据与隐私泄露1

系统形态

模型与 API1AI Agent3网页与电脑操作1

攻击面/入口

用户输入3网页与界面3文档与消息1工具返回1代码仓库与依赖1训练数据2权重与梯度1

层

模型层1应用层3

系统组件

护栏与评审1微调与开源权重1

被测模型厂商

其他4
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 29 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：权重与梯度话题：阿里巴巴 · Qwen清除全部

另有 29 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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。

    深度解读完整解读
  3. 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。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2609.22510

    特拉维夫大学提出爆炸性提示词：条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent

    提出爆炸提示词，用条件触发的间接注入延迟诱发恶意工具调用

    arXiv
    2609.22510
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Qwen2.5-32B-Instruct 等 14 个
    摘要论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具，提出轻量检测器并在摄入期有效防范。

    论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。

    深度解读完整解读
已经到底了