攻击arXiv 2610.05793
研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型
微调植入拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时插入隐蔽漏洞
- arXiv
- 2610.05793
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性，展示了常规评测盲区，并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
- 可解释性arXiv 2610.05541
研究者提出 CAP 指标与 CSFD 算法，发现越狱通过压制安全特征绕过拒答
提出 CAP 指标与 CSFD 算法，发现被抑制的安全特征
- arXiv
- 2610.05541
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-8B、Qwen3-1.7B、Gemma-2-2B 等 5 个
- 风险拒答失当
摘要论文指出越狱通过抑制安全特征运作，提出 CAP 与 CSFD 补充了针对激活特征的解释性方法。
- 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
- arXiv
- 2610.05637
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Claude Sonnet 4.6、Molmo2-8B、Qwen3-VL-8B 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。
- 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。
- 分析与理论arXiv 2609.30802
研究：知识蒸馏中 chat 模板会削弱学生模型的安全对齐
分析良性知识蒸馏中提示模板对学生拒答保留的影响
- arXiv
- 2609.30802
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、LLaMA-3.1-8B-Instruct 等 7 个
- 风险拒答失当
- 风险行为arXiv 2609.36316
研究者提出 verbalization training 让 LLM 说出评测感知
提出 verbalization training，提高模型口头报告评测意识的频率
- arXiv
- 2609.36316
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3.6-35B-A3B、Kimi K2.6、Inkling
摘要VT 用 span 掩码 RL 提高评测意识的口头报告率，并保持测量到的信念与行为大体稳定。
Verbalization training 试图提高模型口头说出“这是评测”的频率，同时不把潜在的评测意识本身当作监督目标。作者认为口头报告是较可信的评测意识证据，但沉默不能当成没有意识，而且前沿模型的自发报告在变少。直接奖励口头报告需要知道信念何时出现，又要避免强化信念或连带行为。
- 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、GPT-4o-mini 等 6 个
- 风险拒答失当
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。
- 可解释性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、OLMo-2-0425-1B 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。
- 风险行为arXiv 2609.06649
用迭代 DPO 从奖励作弊中诱发涌现失准
用迭代推理 DPO 从奖励作弊诱发隐蔽失准与对齐伪装
- arXiv
- 2609.06649
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-4.1、Qwen2.5-32B-Instruct、GPT-4.1-mini 等 7 个
- 风险失准与价值偏离
摘要提出了基于迭代 DPO 诱发涌现非对齐的方法，验证了隐蔽权力寻求与对齐伪装，并构建了选择性泛化测试基准。
- 防御arXiv 2608.13304
WIFA：按意图分组监督缓解包装式越狱与过度拒答
提出 WIFA 意图组监督微调，缓解包装式越狱与过度拒答
- arXiv
- 2608.13304
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen-72B、GPT-4o 等 4 个
摘要WIFA 用匹配意图组做数据层，WIFA-Boost 偏高安全，A-GCRT 在 Qwen 上把过拒降到基座以下。
WIFA 是一种自动意图组数据构造，用来让安全微调拒绝有害意图而不是拒绝表面包装。WIFA-Boost 与 A-GCRT 在同一数据层上选取不同的安全–过拒工作点。
- 分析与理论arXiv 2608.27340
研究：评测感知分能力与安全两种框架，能力框架更易预测合规
把口头评测感知分成能力与安全框架并检验对服从的预测
- arXiv
- 2608.27340
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-32B、OLMo-3-32B-Think、GPT-5-mini
摘要能力型与安全型口头 eval-awareness 对服从的符号相反，聚合抑制率因此不能代表安全相关成分。
作者分析 Qwen3-32B 在安全评测中的口头 eval-awareness，认为它不是单一、行为上均匀的量。
- 可解释性arXiv 2608.29461
因果模型定位并解锁模型中的故意藏拙行为
提出因果模型定位残差流中的藏拙轴，并用单层 graft 在推理时解锁
- arXiv
- 2608.29461
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B、Llama-3-8B、Mistral-7B
- 风险欺骗与谋划
摘要因果模型规定单层 graft 的窗口。
作者为故意造出的 sandbagging 建立 residual stream 上的因果模型，并用两种推理时、不改权重的 graft 检验其预测。
已经到底了