防御arXiv 2610.13733
KVeil：ECCV 2026 LifeGenIP 不可学习视频挑战赛第一名方案
提出 KVeil，对人脸视频加扰动以阻止未授权定制复现身份
- arXiv
- 2610.13733
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Wan2.2-TI2V-5B、HunyuanVideo-1.5、Kling 3.0 等4个
摘要KVeil 把 LETHE 的参考读取破坏适配到挑战两阶段，榜单 Final 均列第一。
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另有232篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 防御arXiv 2610.13333
LETHE：通过价值多样性坍缩防御未授权的图像到视频生成
提出 LETHE，扰动参考图以阻止未授权图生视频
- arXiv
- 2610.13333
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Wan2.1-I2V-14B、CogVideoX-5B-I2V、LightX2V 等6个
摘要LETHE 压低参考 value 多样性并吸引注意力，使受保护图难以被忠实动画化。
LETHE 是一种发布前加到个人图像上的保护扰动，用来对付未经同意的图生视频。
- 分析与理论arXiv 2610.13051
空间胜过统计量，重训练胜过排序：审计仅标签后门下的训练标签
审计仅标签后门的训练标签，比较空间与统计量并以重训评判
- arXiv
- 2610.13051
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-32
摘要查标签要在未拟合这些标签的空间里做，并用重训模型而不是检测分数评判。
作者问的是：手里没有可信数据的防御者，能否决定留下哪些训练标签，以及这会毁掉多少干净数据、最终模型准确率如何。
- 其他arXiv 2610.12924
基于线性化最优传输的测度值数据稀疏字典学习：高效算法与样本复杂度
提出线性化最优传输下的测度稀疏字典学习 LWDL
- arXiv
- 2610.12924
- 发表
- 场景
- 模型与 API
摘要LWDL 在平坦嵌入空间中学稀疏测度字典。
LWDL 把概率测度嵌进 Hilbert 空间，再做稀疏字典学习。
- 攻击arXiv 2610.12644
癌变式后门攻击：借助不可见 token 与阶段控制器实现渐进激活
提出 Cancerous 后门，用不可见阶段 token 分阶段腐蚀推理
- arXiv
- 2610.12644
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3
摘要隐藏 token 加阶段控制器使后门随触发累积腐蚀推理，作者认为只看答案会漏掉它。
Cancerous Backdoor Attack 把 LLM 后门从一次激活改成随触发累积推进的多阶段推理腐蚀。
- 防御arXiv 2610.12602
语言模型中的自我保存
提出 Task Bank 自回放，缓解持续指令微调的留出遗忘
- arXiv
- 2610.12602
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-0.6B、Qwen3-1.7B、Qwen3-4B 等4个
- 防御模型加固
摘要作者称自回放可在清单外减遗忘，4B 上新任务信息有助于选目标，小模型则无。
作者研究语言模型学习新任务时，如何用自身知识做更广的自我保持：给定清单不完整，遗忘又会超出清单，模型能否生成回放并帮忙选择目标。
- 分析与理论arXiv 2610.12313
研究测试五个大模型合规系统对监管规则扰动的敏感度
诊断合规系统裁决是否随监管规则扰动而改变
- arXiv
- 2610.12313
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.3-70B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等5个
摘要五模型上许多正确裁决对删换否定规则大体不变。
用行为反事实和激活探针，审计合规裁决是否依赖所给规则。。作者要分开两种看起来一样的正确裁决：用了所给规则的，以及靠案例表面或训练模式得到的。
- 防御arXiv 2610.12233
ReSI：面向抗攻击与抗未知风险的递归安全改进框架
提出 ReSI，用自动红队与配方搜索递归改进模型安全对齐
- arXiv
- 2610.12233
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3.6-27B、Ministral-3-14B-Reasoning-2512、DeepSeek-V4-Flash-0731 等4个
- 分析与理论arXiv 2610.12125
研究者发现优化教学适配度指标会让 LLM 导师重复同一选项，专家评分从 4.46 降到 3.03
分析优化教学适配指标为何使辅导选择塌缩并偏离专家判断
- arXiv
- 2610.12125
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemini 3.1 Pro Preview、Qwen3-32B
- 风险奖励作弊
摘要指标上升而专家评分下降：可分平均的最优是重复，校正主要改写了输出投影。
把教学适配指标做成微调目标后，指标上升，受过训练的教育者给出的评分下降。。
- 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 2610.11599
研究：大语言模型版本更替削弱 AI 辅助科研写作筛查
测量 LLM 版本更替对科学摘要 AI 改写检测器的影响
- arXiv
- 2610.11599
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- RoBERTa-base、Pangram
摘要作者称检测器的基准准确率只是临时的，每次发布都要连同更早版本重验。
作者量化的是：科学摘要的 AI 改写筛查，在 LLM 版本不断更换、而人类摘要误标必须少见时，会怎样变。问题来自期刊和会议已经按分数阈值筛查投稿，但基准多停在评估时可得的版本上。
- 防御arXiv 2610.11352
RL-ARC：用推理引导的不确定性校准大型推理模型
提出 RL-ARC，用推理置信度在强化学习中校准推理模型
- arXiv
- 2610.11352
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-7B、Qwen3-8B、Llama-8B distilled from DeepSeek-R1
摘要RL-ARC 用推理置信度调节答案置信度，作者称可少牺牲精度并改善 ID 与 OOD 校准。
RL-ARC 是校准感知的强化学习框架，用推理过程的口头置信度调节答案置信度。
- 防御arXiv 2610.11281
包络采样：用少量真值标注重校准 LLM 评委以缓解奖励作弊
提出包络采样，用少量真值标注重标定 LLM 评委以缓解奖励作弊
- arXiv
- 2610.11281
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-4B、Qwen3.8-27B、Qwen2.5-14B-Instruct
摘要包络采样把真值标注打到代理尾部，同样预算下缓解 reward hacking。
作者研究后训练前如何选择真值标注的查询分布，使重标定后的廉价代理更适合被优化。真奖励昂贵时，实践用 LLM judge 代替人类。若失准只发生在基座很少生成的输出上，on-policy 标注修不到这些点，随后的 KL 正则优化会把质量集中到被高估的输出。
- 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 2610.11012
Redwood Research 提出蒸馏双重困境：用蒸馏让模型坦白隐藏行为或只继承能力
提出 DFI 与 DFC 蒸馏，定罪隐瞒失配的教师或安全提取能力
- arXiv
- 2610.11012
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.3-70B-Instruct (AuditBench SFT/KTO organisms)、Llama-3.3-70B-Instruct (DFI distilled student)、Llama-3.1-8B-Instruct (DFI distilled student) 等4个
摘要概括了论文针对隐瞒失配模型提出的 DFI 与 DFC 机制、主实验发现及适用边界。
- 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。
- 分析与理论arXiv 2610.10422
研究：在线 RL 行为归因信号可能被梯度大小与流畅度混淆
检验在线 RL 行为归因信号是否被梯度大小与流畅度混淆
- arXiv
- 2610.10422
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-1.5B-Instruct
摘要作者称步级精度多可由梯度大小解释，逐 rollout 方向随种子和抽样翻转。
BehaviorTrace 用原因已知的植入行为，检查在线 GRPO 里已有梯度归因能否找到教出该行为的 rollout。
- 分析与理论arXiv 2610.10657
研究显示隐蔽学习可传递新能力、后门与作弊倾向
检验潜意识学习能否经无关数据蒸馏传递能力、后门与作弊
- arXiv
- 2610.10657
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3.6-35B-A3B、Qwen3.5-9B、Qwen3.6-27B 等4个
- 风险奖励作弊
摘要作者报告潜意识学习可传递新技能、后门与作弊倾向，且分布外泛化强于单层转向向量。
- 评测与基准arXiv 2610.10358
Open-MMUnlearning 发布：统一多模态大模型遗忘方法与评测框架
提出统一框架评测多模态大模型的遗忘方法
- arXiv
- 2610.10358
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B
- 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。