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10月8日 · 周四

阿里巴巴 · Qwen · 论文

找到 5 篇
筛选3

攻击类型

越狱2提示注入1投毒与后门1模型篡改1提取与窃取1恶意使用1

攻击技术

潜伏触发1

模型自身风险

拒答失当2

防御类型

模型加固2检测与过滤1

影响

有害内容3越权操作1数据与隐私泄露1

系统形态

模型与 API4AI Agent1编程 Agent1网页与电脑操作1

攻击者权限

黑盒1

攻击面/入口

用户输入4网页与界面1文档与消息1代码仓库与依赖2训练数据3权重与梯度1

层

提示层1模型层1应用层1训练与数据层2

系统组件

护栏与评审1微调与开源权重2

被测模型厂商

Qwen（阿里）11Meta5其他7
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。
攻击面/入口：用户输入攻击面/入口：权重与梯度被测模型厂商：Meta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 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
    Llama-Guard-3-8B、Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 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
  2. 防御arXiv 2609.01046

    HiveTraceGuard-Pro：面向提示注入、越狱与对抗混淆的紧凑生成式护栏

    提出生成式护栏 HiveTraceGuard-Pro，检测提示注入、越狱与混淆

    arXiv
    2609.01046
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    测试
    Llama-Guard-3-8B、Llama-Guard-4-12B、Llama-Guard-3-1B 等 15 个
    摘要0.6B 俄英护栏在自建俄语干净集和 PI-RU 上得分最高，聚合 key 居第三，过阻断和回复精度仍是作者标出的短板。

    HiveTraceGuard-Pro 是面向请求与回复审核的 0.6B 生成式护栏，由 Qwen3-0.6B 经 LoRA 微调，在俄语和英语上训练，只输出一个 safe/unsafe 裁决。

    深度解读完整解读
  3. 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
    Llama-3-8B、Llama-3-8B-Instruct、Qwen-2.5-7B 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。

    深度解读完整解读
  4. 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
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen-72B 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。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2609.33985

    研究：众包微调数据投毒可放大专有指令抽取

    提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取

    arXiv
    2609.33985
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct 等 6 个

    摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。

    深度解读完整解读
已经到底了