可解释性arXiv 2610.12361
研究：法律推理模型引用法条不等于依据法条
用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条
- arXiv
- 2610.12361
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Llama-3.1-8B 等 7 个
摘要作者通过依据置换反事实与内部承诺追踪发现法律 CoT 裁决对依据依赖度有限，且易受提示注入操纵。
本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。
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- 攻击arXiv 2610.12292
论文提出选项通道攻击：改一个选项标签即可让 Agent 护栏放行违规操作
提出选项通道攻击，重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
- arXiv
- 2610.12292
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LAYA-TD、LAYA-EN、LAYA-ML 等 5 个
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者，其易受非策略文本与选项名称操控，且置信度过滤无法抵御攻击。
- 评测与基准arXiv 2610.11766
研究提出意图恢复率作为 LLM 安全评测的补充指标
提出 IRIS，用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因
- arXiv
- 2610.11766
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-4o、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 等 6 个
摘要无害输出的证据权重取决于任务是否被恢复。
IRIS 把意图恢复当作中间信号，用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。
- 评测与基准arXiv 2610.11112
EpiReal-Bench：商用图像生成模型虚假声明红队基准
构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
- arXiv
- 2610.11112
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-Image-2、Nano Banana 2、Grok Imagen 2.0 等 4 个
摘要四款商用图像模型能把假主张画成可信证据。
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
- 防御arXiv 2610.11005
研究：叙事包装可跨语言绕过 LLM 拒答
提出 GUISE 基准与 AXIS 训练，防御叙事包装越狱
- arXiv
- 2610.11005
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、GLM-4-9B
摘要GUISE 分开测包装与语域。
作者测量叙事包装下的拒答失效，并训练一个在未见包装上拒绝、同时仍回答同风格良性请求的适配器。问题是：安全对齐模型拒绝直说的有害请求，却回答嵌进角色或叙事里的同一请求。文言文被用来把语域和包装拆开。
- 攻击arXiv 2610.10742
BRANCH 方法绕过 6 套多扫描器护栏系统
提出 BRANCH 方法，用分支搜索绕过多扫描器护栏
- arXiv
- 2610.10742
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Meta Llama Guard 3 8B、Meta Llama Guard 7B、Meta Llama Guard 3 1B 等 18 个
- 防御arXiv 2610.10655
Nullify：面向 LLM 遗忘的零空间激活引导免训练方法
提出零空间激活引导 Nullify，免训练擦除指定记忆并保持效用
- arXiv
- 2610.10655
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-2-7B-chat-hf、Qwen3-8B
- 防御arXiv 2610.10345
SLDR：通过选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
提出 SLDR，用选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
- arXiv
- 2610.10345
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Llama3.1-8B-Instruct、Llama3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 4 个
摘要作者称 SLDR 能压低有害输出并保持下游效用。
SLDR 是针对恶意微调的微调后防御：在已对齐模型上做有符号层探测，只在敏感分数最大与最小的两层训练 LoRA，再用 lmax 的最后 token 表示决定是否启用适配器。
- 评测与基准arXiv 2610.10276
PatchBench 提出激活补丁局部评测协议，揭示越狱修复的附带损伤
提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
- arXiv
- 2610.10276
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、gemma-3-4b-it 等 8 个
摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
- 攻击arXiv 2610.10000
超越奖励压制：有界奖励热启动 Bandit 的近最优离线攻击
提出热启动 Bandit 的部署前有界离线注入攻击
- arXiv
- 2610.10000
- 发表
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- UCB、Thompson Sampling、ϵ-greedy
- 攻击投毒与后门
- 攻击arXiv 2610.09973
从期望危害到似然：LLM 智能体越狱的概率重构
提出 OPUR 攻击，用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
- arXiv
- 2610.09973
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Ministral-8B-Instruct-2410
- 防御arXiv 2610.09941
OrthoPurify 用一步正交投影净化被后门污染的视觉语言模型
提出 OrthoPurify，用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
- arXiv
- 2610.09941
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B、Qwen3-VL-8B、LLaVA-1.5-13B 等 5 个
摘要一次投影去掉劫持方向。
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
- 防御arXiv 2610.10625
研究揭示循环语言模型在不同循环深度下安全表现不一致
提出 SafeBridge，对齐循环语言模型不同循环深度的安全性
- arXiv
- 2610.10625
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Ouro-1.4B、Ouro-2.6B
- 攻击arXiv 2610.09819
FAB 攻击：给 HuBERT/WavLM 植入后门，背景警笛声即可让下游语音任务失灵
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
- arXiv
- 2610.09819
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- HuBERT-base、WavLM-base
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
- 防御arXiv 2610.09703
研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制
提出 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
- arXiv
- 2610.09703
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B
摘要剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。
- 评测与基准arXiv 2610.09033
研究发布 ASRD 数据集，评测五款开源模型在非规范输入下的安全表现
- arXiv
- 2610.09033
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma 2 9B、Gemma 3 4B、Llama 3.1 8B 等 6 个
摘要五模型、七族表面形式的四态评测里，低有害遵从不等于读懂后的安全处理。
ASRD 用四态标签检查五个开源模型如何处理非规范表面上的有害请求。
- 攻击arXiv 2610.09027
P-VMI：对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
- arXiv
- 2610.09027
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B
摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
- 分析与理论arXiv 2610.09004
研究：去除有害信息不足以证明开源权重模型的抗篡改能力
论证发布时互信息不能认证开源权重抗微调恢复
- arXiv
- 2610.09004
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- EleutherAI/deep-ignorance-e2e-strong-filter、EleutherAI/deep-ignorance-unfiltered、Google BERT-Tiny 等 6 个
摘要作者称零信息仍可一步恢复，表观抗微调可来自参数化。
作者研究开源权重模型的篡改抵抗：发布时的互信息是否足以保证微调恢复很慢。
- 可解释性arXiv 2610.09000
研究定位 LLaMA-2-7B-Chat 安全敏感参数
定位安全敏感参数并稀疏改动权重以削弱安全对齐
- arXiv
- 2610.09000
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaMA-2-7B-Chat
- 防御arXiv 2610.08678
研究揭示投机解码的安全代价并提出 SecureSD 加固方法
测量有损投机解码的安全代价，并提出 SecureSD 收紧早期验证
- arXiv
- 2610.08678
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-32B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个
摘要有损推测解码的早期偏离更快抬高越狱与注入风险。
作者研究有损推测解码在换取速度时，是否会比效用更快地损害越狱与提示注入防护，并给出按位置校正的 SecureSD。