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arXiv· arXiv:2604.27861· Bowen Sun, Chaozhuo Li, Yaodong Yang, Yiwei Wang, Chaowei Xiao·本站收录· 原文发表

TwinGate:基于非对称对比学习、针对不可追踪流量中分解式越狱的有状态防御

TwinGate: Stateful Defense against Decompositional Jailbreaks in Untraceable Traffic via Asymmetric Contrastive Learning

AI 导读

TwinGate 是有状态双编码器防御框架,用非对称对比学习在不可追踪的匿名请求流中识别分解式越狱。它将意图一致但语义不同的恶意片段聚到共享隐空间,并用并行冻结编码器抑制误报。在超过 362 万条指令、8,600 种恶意意图的数据集上,其在严格因果协议下实现高恶意意图召回与极低误报,吞吐与延迟优于有状态及无状态基线。

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