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10月8日 · 周四

全部论文

找到 107 篇
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  1. 防御arXiv 2609.11757

    研究者披露 AP2 支付协议的 Whisper 提示注入攻击并提出 A-VIP 防御

    提出 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御,约束智能体支付决策

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    mistral-large、gemini-2.5-flash-lite、gemini-3.1-flash-lite 等 15 个

    摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险,提出结构化与权能绑定防御 A-VIP,并发布评测基准。

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  2. 防御arXiv 2610.09600

    SafeEvo:从拒答回路视角解释大模型安全对齐机制与演化

    用 SafeEvo 提取拒绝电路,并提出 SCA 仅微调该电路

    发表
    测试
    Mistral-7B-v0.1、Mistral-7B-Instruct-v0.1、Llama-3-8B 等 4 个

    摘要SafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态,据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。

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  3. 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

    发表
    测试
    Mistral-7B-Instruct-v0.3、LLaMA 3.1 8B Instruct、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。

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  4. 防御arXiv 2610.05637

    研究显示 VLM 视觉定位输出的拒答率按危害领域平均低 31 至 59 个百分点

    提出融合定位拒答与能力保留的安全微调,补齐视觉定位输出的拒答缺口

    发表
    测试
    Molmo2-8B、VisionReasoner-7B、Claude Sonnet 4.6 等 5 个

    摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层,提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力,表征分析揭示了对齐机制。

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  5. 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

    提出机理编辑形式化认证,证明连续输入区域上的技能移除与保留

    发表
    测试
    Toy MLP (separated)、Toy MLP (entangled)、Deep MLP (3-12-8-2) 等 6 个

    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。

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  6. 防御arXiv 2610.03055

    HackTrace:用生成状态监督检测代码生成中的奖励作弊

    提出 HACKTRACE 用生成状态检测并抑制代码奖励作弊

    发表
    测试
    CodeBERT、Qwen3-8B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个

    摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架,实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。

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  7. 防御arXiv 2610.03089

    COBRA:为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构

    提出 COBRA 双 LLM 架构,防御计算机使用智能体的分支转向攻击

    发表
    测试
    UI-TARS-1.5-7B、OpenCUA-7B、OpenCUA-32B 等 6 个

    摘要提出分支转向防御架构 COBRA,通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。

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  8. 防御arXiv 2609.33039

    TACIT:从 LLM 内部状态检测 Agent 轨迹危害

    提出 TACIT,读取冻结隐藏状态以检测智能体有害轨迹

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    AgentDoG-4B、Qwen3Guard-4B、LlamaGuard3-8B 等 9 个

    摘要提出基于内部表征的智能体轨迹安全检测方法 TACIT,揭示工具风险表征特性并在多项基准上提升检测表现与效率。

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  9. 防御arXiv 2609.33220

    斯坦福与 Anthropic 研究:RL 后训练中模型承认失败的披露行为远不如任务能力稳定

    揭示纯结果强化学习下失败披露跨运行不稳定,并提出失败条件参考锚定

    发表
    测试
    OLMo-2-1B、Phi-4、OLMo-2-7B 等 11 个

    摘要纯结果强化学习会使模型失败披露行为出现远高于任务能力的跨运行发散,采用失败条件参考锚定可稳定汇报但存在性能权衡。

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  10. 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

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    Mistral-7B-Instruct-v0.3、Phi-4-mini、Qwen2.5-7B-Instruct 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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  11. 防御arXiv 2608.25460

    用强化学习训练对齐审计员:成对奖励加校准让 Haiku 4.5 追平 Opus 4.6

    用强化学习与成对比较奖励训练对齐审计模型并校准假阳性

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Grok 4.1 Fast、Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.6 等 15 个

    摘要系统总结了强化学习训练对齐审计器的核心问题、成对奖励与校准方法及主要结果。

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  12. 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

    发表
    测试
    WildGuard、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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  13. 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

    发表
    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。

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  14. 防御arXiv 2609.02316

    Counter-GEO-Bench:现有护栏难挡 GEO 虚假信息

    构建 COUNTER-GEO-BENCH,评测生成式搜索对信息扭曲 GEO 的防御

    发表
    测试
    C-GEO Guard、DeBERTa-v3-base、Gemma-4-31B-IT 等 11 个

    摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准,揭示通用护栏的失效与反作用,并提出了有效的轻量对比检测基线。

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  15. 防御arXiv 2609.08258

    研究实测五套 Agent 记忆系统均不执行撤销标记

    评测智能体记忆软撤回是否生效,并提出陈旧检索防护

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Grok-4、Grok-4-Fast、GPT-5.5 等 9 个

    摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞,证明写回会击穿现有防御,并提出读取端防护作为必要控制手段。

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  16. 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

    发表
    测试
    Ling-3.0-tiny-singprobe、Ling-3.0-flash-singprobe、YuFeng-XGuard-Reason-0.6B 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。

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  17. 防御arXiv 2608.21101

    ClawSentry:面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关

    提出多层监控网关 ClawSentry,拦截恶意技能供应链与上下文注入

    发表
    测试
    Claude Code/MiniMax-2.7、Claude Code/MiniMax-M3、Codex/GPT-5.4 等 7 个
    摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过,压低 skill 攻击并保住干净任务。

    ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关,用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界,并把已被拒绝的效果记到会话里。

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