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10月8日 · 周四

阿里巴巴 · Qwen · 论文

找到 6 篇
筛选2

攻击类型

提示注入2恶意使用1

模型自身风险

失准与价值偏离1拒答失当2幻觉与编造1偏见与歧视1

影响

有害内容1越权操作3输出被操纵1

系统形态

模型与 API3AI Agent3编程 Agent2网页与电脑操作1多智能体1

攻击面/入口

用户输入1文档与消息1工具与技能描述2代码仓库与依赖2检索语料1记忆写入1

层

模型层2应用层3训练与数据层1

系统组件

MCP 与技能1权限与沙箱1视觉1多模态1

被测模型厂商

Qwen（阿里）6其他6
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 18 篇还没打标签，不在筛选结果里。
被测模型厂商：Qwen（阿里）被测模型厂商：其他话题：阿里巴巴 · Qwen清除全部

另有 18 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv 2610.08540

    论文提出按风险类别测量的对齐缩放定律框架

    提出分风险对齐标度律框架，测量各类风险的对齐负担如何随规模变化

    arXiv
    2610.08540
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    测试
    Qwen2.5 (0.5B–72B)、Qwen2.5-Instruct (0.5B–14B)、Qwen3 Base (0.6B–14B) 等 4 个
    摘要论文提出了分风险对齐标度律框架，测得真实性与倾向纠错呈标度有益，但盲后门仍存活，揭示隐藏风险的长期挑战。

    本文提出了一个将大语言模型对齐难度形式化为可测量标度关系的理论框架与预注册评测协议。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2604.02947

    AgentHazard：评估计算机使用智能体有害行为的基准

    提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为

    arXiv
    2604.02947
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作、编程 Agent
    测试
    Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、Qwen3-32B 等 12 个
    摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全，作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。

    AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2608.11816

    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

    arXiv
    2608.11816
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B、Qwen3-VL-8B 等 9 个
    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。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2609.32547

    研究者提出预算受限的 LLM 重复评测框架，优先深挖隐藏失败

    提出预算化发现框架，优先深评更可能隐藏失败的安全提示词

    arXiv
    2609.32547
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    Qwen 2.5 7B、Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-Turbo、Gemma 3n E4B 等 6 个
    摘要浅层零失败的提示词仍可按潜在失败倾向排序，从而把有限深评预算投向更可能暴露隐藏失败之处。

    作者把 LLM 可靠性评测写成预算约束下的隐藏失败发现：每条提示词有未知的逐次失败概率，浅层少量采样中的零失败并不等于该概率为零。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2609.24662

    DUMA-Bench：评估 LLM Agent 安全的双控多智能体基准

    提出双控多智能体基准 DUMA-Bench，评测 Agent 策略违反

    arXiv
    2609.24662
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    Qwen3.5-Plus、Qwen3.5-Flash、GPT-5 等 14 个
    摘要DUMA-Bench 用双控交互评测智能体安全。

    DUMA-Bench 把 τ²-bench 的双控交互做成智能体安全评测，用来看策略违反如何随用户、模型和环境一起出现。

    深度解读完整解读
已经到底了