防御arXiv 2609.01091
上海交大等提出 trait-direction drift 机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏中的潜隐特质迁移
提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏潜隐特质迁移
- arXiv
- 2609.01091
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-12B-IT 等 4 个
摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积,并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
另有 68 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏潜隐特质迁移
摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积,并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
提出 SecOPD 同策略蒸馏微调,降低模型对自适应提示注入的顺从
提出 Bi-QSTO,优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口:基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留,而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验:选择能否排除毒样本。
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
提出 NEEDLE,用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
摘要NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门,并保住拒绝子空间。
提出变长反馈编码 BAM,在生成文本中隐蔽传输秘密载荷
提出 USG,在部分保护开源权重发布时阻断有害微调梯度
Unidirectional Safety Gate 是面向 PPOW 发布设定的发布时防护:大部分权重仍可训练,一小部分安全关键组件由提供者侧加固保留,下游不必配合额外安全流程。。
提出 GSU 在发布前封堵敏感门梯度,抵抗下游微调获取禁止能力
Gradient-Sealed Unlearning(GSU)是一种发布前的 preemptive unlearning:不删除模型里已经有的能力,而是让指定禁止域能力更难被发布后的微调获取。
提出 RACER,用区域感知一致性对抗微调去除多模态大模型后门
提出 GhostWord 词级触发后门,对自动语音识别做数据投毒