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10月12日 · 周一

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  1. 防御arXiv 2610.03434

    Persona Guardrail:面向智能体系统的生产级防御框架

    提出 Persona Guardrail,强制客服智能体守住功能边界

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Qwen3-30B-A3B、Qwen3-VL-30B、Qwen3-8B 等5个
    摘要Persona Guardrail 用功能边界做同步输入输出校验,并在 PAGE 与生产延迟预算下给出评测。

    Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御:先写明功能边界,再决定放行或拦截,而不是只检测某一攻击类。

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  2. 防御arXiv 2609.31056

    SCALPEL:用对比稀疏自编码器实现选择性表征层遗忘

    提出 SCALPEL,用对比 SAE 在表征层选择性遗忘特定事实

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-1.5B-Instruct、Llama-3.2-1B-Instruct、Gemma-2-2B-it
    摘要SCALPEL 以对比稀疏特征做窄目标表征遗忘,在 TOFU 上与优化基线相当且可检查。

    SCALPEL 是不改基座权重的表征层遗忘方法,面向与保留数据重叠的窄目标。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2606.18673

    理解并缓解真实世界 LLM 应用中的提示词泄露攻击

    提出软提示防御 AREA,重锚定注意力以缓解系统提示泄露

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Llama-2-7B-chat-hf、Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等8个
    摘要作者测量商用提示词泄漏,提出 attention drift,并用 AREA 在可用性与抗泄漏间取折中。

    作者研究真实 LLM 应用中的 system prompt 泄漏,并给出不改权重的缓解方法 AREA。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2601.09281

    STaR:面向大推理模型遗忘的敏感轨迹调控方法

    提出推理时框架 STaR,抑制大推理模型推理轨迹中的敏感内容

    发表
    被测模型
    DeepSeekR1-Distill-Llama-8B
    摘要STaR 以推理时轨迹调控做 LRM unlearning,作者称在 R-TOFU 上遗忘与隐私指标更好。

    STaR在推理阶段约束大推理模型的整段 CoT,使指定 forget set 中的敏感内容不出现在中间步骤或最终答案里,且不更新参数。问题来自 LRM 会把敏感知识写进多步推理,而答案级遗忘在 ZeroThink、LessThink 等解码下仍可能泄漏。STaR 先判断查询是否相关并检索遗忘片段,再加安全前缀。

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已经到底了