评测与基准arXiv:2608.08542 · 8月9日
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
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 个模型层
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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评测与基准arXiv:2608.11816 · 8月12日
研究审计 9 个视觉语言模型：中文提示下国家立场改写率约为英文的三倍
审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为
模型与 API测试Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B、Qwen3-VL-8B 等 9 个模型层
摘要论文系统审计了 VLM 多模态审查，发现审查正从显式拒答转向隐蔽重构，且中文提示与文本先验会放大重构倾向。
论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为，主要内容如下。
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评测与基准arXiv:2609.35902 · 9月28日
QH-Bench：面向中国青少年内容安全的细粒度中文基准
构建中文青少年内容安全基准 QH-Bench，评测单轮与多轮回复的安全与有用性
模型与 API测试InternLM2.5-20B、InternLM2.5-7B、InternLM2.5-1.8B 等 13 个模型层
- 拒答失当
摘要QH-Bench 分单轮与多轮评测中文青少年内容安全，总均分高仍不消除线下接触和关系压力上的负分。
QH-BENCH 是面向中国社会文化情境的中文青少年内容安全基准，用单轮细粒度风险和多轮跨轮机制两条轨道，评测模型回复是否既守住安全边界又提供适合年龄的帮助。
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开源模型安全 · 论文

攻击类型

模型自身风险

防御类型

影响

系统形态

攻击者权限

攻击面/入口

层

系统组件

被测模型厂商

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

研究审计 9 个视觉语言模型：中文提示下国家立场改写率约为英文的三倍

QH-Bench：面向中国青少年内容安全的细粒度中文基准