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10月8日 · 周四

开源模型安全 · 论文

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  1. 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
    Gemma-2-9B、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-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。

    深度解读完整解读
  2. 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
    Gemini 3 Pro、ShieldGemma-9B、Ling-3.0-tiny-singprobe 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。

    深度解读完整解读
  3. 可解释性arXiv 2609.25518

    Matryoshka Attribution:把语言模型输出归因到表示与权重

    提出 Matryoshka Attribution,把模型输出归因到表示与权重

    发表
    测试
    gemma-2-2b、gpt2-small、Qwen2.5-0.5B 等 6 个
    摘要MAttr 用随机预算的 sigmoid top-k 学嵌套归因,并在电路基准和拒答权重上给出结果。

    Matryoshka Attribution(MAttr)把“哪些内部计算或权重差导致了输出”写成可以用梯度下降学习的嵌套子集问题。

    深度解读完整解读
已经到底了