防御arXiv 2610.04426
UnAct：无需梯度的定向激活干预实现类别遗忘
提出 UnAct，仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别
- arXiv
- 2610.04426
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-18、ViT-B/16
摘要UnAct 用前向激活做类别遗忘。
UnAct 是一种事后类别遗忘：删除请求可以只有少量该类图像，且没有标签和保留数据。它不用梯度，只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。
- 防御arXiv 2610.00348
NEEDLE：通过权重正交化移除 LLM 后门
提出 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
- arXiv
- 2610.00348
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma-3-4B-IT、Qwen3-4B-Instruct-2507、Gemma-3-12B-IT
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。
- 可解释性arXiv 2609.07746
LLM Forensics：用稀疏自编码器定位并控制后门触发机制
用 SAE 定位后门触发机制并分离检测与因果控制
- arXiv
- 2609.07746
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gaperon-1B、Gaperon-8B、Gaperon-24B
- 攻击投毒与后门
摘要Gaperon 语言切换后门可分成检测、残差路由和后期语言跟踪三类 SAE 特征，只有部分能改行为。
作者用稀疏自编码器分解 Gaperon 中无害的语言切换后门，区分识别触发的特征与真正能抑制或诱发该行为的特征。固定触发使英语提示在 Gaperon-1B 与 8B 上续写成法语或德语。
- 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
解释后验安全的权重几何脆弱性，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
- 被测模型
- Qwen-2.5-7B、Qwen-2.5-7B-Instruct、Llama-3-8B 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。
- 防御arXiv 2609.00786
MROP：针对 Deep JSCC 后门攻击的掩码区域优化净化方法
提出 MROP，在发射端推理时纯化输入以抵御训练投毒后门
- arXiv
- 2609.00786
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- DeepJSCC、SwinJSCC
摘要MROP 不重训练，在发射端纯化补丁后门。
MROP 是 deep JSCC 无线图像传输上的推理时输入纯化，对象是矩形补丁后门。
- 攻击arXiv 2608.03642
规避与投毒攻击对恶意软件数据漂移检测器的实证分析
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
- arXiv
- 2608.03642
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- MLP 100-100、CADE (CAE 512-384-256-128)、CADE (CAE 512-128-32-8) 等6个
- 分析与理论arXiv 2604.02574
理解安全去对齐对大语言模型的影响
比较越狱微调与权重正交化去对齐对有害协助和有用性的影响
- arXiv
- 2604.02574
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-4B-Instruct-2507、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-14B 等6个
- 防御arXiv 2603.03206
理解并缓解大语言模型引导中的数据集污染
用 Lee-Valiant 稳健均值缓解 steering 数据集污染
- arXiv
- 2603.03206
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.2-3B-Instruct、Mistral-7b-Instruct-v0.3、OLMo-2-1124-7B-Instruct
摘要数据污染会改 steering，协调注入最强。
作者研究 contrastive steering 的训练数据被污染后，推理时的行为控制还剩多少，以及稳健均值能否接住。
- 防御arXiv 2602.03085
草堆里的触发词：提取并重建 LLM 后门触发词
提出推理扫描器，在仅有模型文件时检测后门并重构触发词
- arXiv
- 2602.03085
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- gemma-3-270m-it、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、Phi-4-mini-instruct 等8个
摘要用记忆泄漏和内部信号重构触发词。
这是一个只做推理的 sleeper agent 扫描器：在不知触发词和目标行为时，检测因果语言模型里的条件后门并重构触发词。。问题在于，后门只在触发词出现时偏离基线，而开放仓库和网页投毒使检测方通常没有触发词、目标或激活语料。
已经到底了