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10月13日 · 周二

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  1. 可解释性arXiv 2610.13078

    注意力看见,MLP 拒绝:追踪 LLM 中从注意力到 MLP 的安全路径

    追踪注意力识别有害性到 MLP 拒绝写入的通路并提出 Sentinel

    发表
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen3-8B-Instruct 等18个
    摘要注意力更新更易读出有害性,MLP 更新写入拒绝,Sentinel 用两路信号路由提醒。

    作者把对齐模型的越狱和过度拒绝,改写成残差流上从识别到写入的通路问题,并据此做解码前的条件提醒。

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  2. 可解释性arXiv 2610.12361

    研究:法律推理模型引用法条不等于依据法条

    用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条

    发表
    被测模型
    Qwen3-8B、Qwen3-14B、Llama-3.1-8B 等7个
    摘要作者通过依据置换反事实与内部承诺追踪发现法律 CoT 裁决对依据依赖度有限,且易受提示注入操纵。

    本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。

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  3. 防御arXiv 2610.11848

    SemField:免训练的语义水印

    提出语义水印 SemField,在释义与结构改动后仍识别生成文本归属

    发表
    被测模型
    Llama-3.2-1B、Qwen3-1.7B、OPT-1.3B
    摘要训练无关的文档级语义水印。

    SemField 是提供方在生成时嵌入、事后用密钥检测的零比特语义水印,用来在释义和句子级结构改动后识别本方模型文本。

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  4. 评测与基准arXiv 2610.10276

    PatchBench 提出激活补丁局部评测协议,揭示越狱修复的附带损伤

    提出 PatchBench-Local 协议,评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、gemma-3-4b-it 等8个

    摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议,揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。

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  5. 防御arXiv 2610.09703

    研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制

    提出 Safety-Aware Pruning,缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LLaVA-1.5-7B
    摘要剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。

    这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为,并给出推理时防御 SAP。

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  6. 防御arXiv 2610.09167

    Persist-3 用顺序检验识别未见越狱来源,提升 MTK 与 Prompt Guard 2 防御效果

    提出 Persist-3 序贯检验,从隐藏表示识别未见越狱源

    发表
    被测模型
    Llama2-7B-chat、Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-it 等4个
    摘要Persist-3 用有限窗口检验攻击流是否超出已知越狱源,检出率低于全历史 SR-DKW,但决策只依赖最近观测。

    Persist-3 是一个有限记忆的序贯检测器,用来判断攻击表示流是否已经不能由任何一个已知越狱源解释。。

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  7. 防御arXiv 2610.08678

    研究揭示投机解码的安全代价并提出 SecureSD 加固方法

    测量有损投机解码的安全代价,并提出 SecureSD 收紧早期验证

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Qwen3-8B、Qwen3-32B、Llama-3.1-8B-Instruct 等6个
    摘要有损推测解码的早期偏离更快抬高越狱与注入风险。

    作者研究有损推测解码在换取速度时,是否会比效用更快地损害越狱与提示注入防护,并给出按位置校正的 SecureSD。

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  8. 防御arXiv 2610.08316

    MARCO:面向蛋白质生成模型的放射性水印框架

    提出 MARCO 放射性水印,冻结蛋白质生成模型并在去噪时嵌入签名

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    RFdiffusion、ESMFold、Chroma 等6个
    摘要MARCO 在冻结的 PGM 上去噪时嵌构象水印,作者称能兼顾保真与抗扰动,并使盗版模型继承水印。

    MARCO 是加在蛋白质生成模型推理过程上的构象水印,用来标记知识产权,并为可能的生物安全滥用保留可追溯信号。作者还把它说成数字权利管理工具,以及符合生物武器公约的数字监管链。问题在于:专有 PGM 的三维输出可能被拿去训练盗版模型,也可能在来源被抹掉后绕过筛查。

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  9. 攻击arXiv 2610.06670

    研究者提出 Reward Stealing Attack,从对齐模型行为反推安全奖励实施攻击

    提出 ReSA,从对齐模型行为恢复安全奖励并在解码时反转

    发表
    攻击者
    白盒、灰盒
    被测模型
    Llama3.1-8B-Instruct、Gemma-7B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等9个
    摘要ReSA 用最大熵 IRL 从对齐模型行为恢复代理安全奖励,并在解码时反转以诱导有害输出。

    ReSA 是一种对抗攻击:从对齐模型的可观察行为恢复代理安全奖励,再在解码时把该奖励反过来用。。

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  10. 防御arXiv 2610.04763

    UT Austin 将 SynthID 水印嵌入基因组语言模型,凭 DNA 序列和密钥追溯 AI 生成片段

    把 SynthID 嵌入基因组语言模型采样,并用位置无关检测追溯生成序列

    发表
    被测模型
    Carbon-500M、GENERator-v2-eukaryote-1.2b-base
    摘要两个六碱基基因组模型嵌入 SynthID 后,位置无关验证能找回水印,作者称这只是统计检测。

    作者在两个六碱基基因组模型的采样里嵌入 SynthID,并让验证者在不知道起点、链和 token phase 时做一次校正后的检出。

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  11. 防御arXiv 2610.03502

    研究者提出可认证机制编辑:在连续输入区域上证明技能移除与保留

    提出机理编辑形式化认证,证明连续输入区域上的技能移除与保留

    发表
    被测模型
    Toy MLP (separated)、Toy MLP (entangled)、Deep MLP (3-12-8-2) 等6个

    摘要提出机理编辑形式化认证框架,证明编辑在连续区域生效且黑盒测试无法保证移除,为安全编辑提供数学证明。

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  12. 防御arXiv 2610.02413

    研究:分类后缀可提升激活探针的分布外恶意输入检测

    用分类后缀提升激活探针对分布外恶意输入的检测

    发表
    被测模型
    Llama-3.1-8B、Qwen3.5-9B、Gemma-4-12B
    摘要作者称排序增益来自分类格式,低 FPR 精度来自点名准则。

    用户轮后的分类后缀,被作者用作激活探针的分布外检测干预:排序看格式,低 FPR 精度看是否点名恶意/良性。

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  13. 防御arXiv 2609.39548

    NDDL:用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御

    提出 NDDL,用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token

    发表
    被测模型
    Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v3.5 等4个
    摘要NDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移,用动态不一致检测后门并定位触发 token。

    NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御:防御者只有白盒模型访问和良性提示词,没有后门先验,需要区分后门提示词并找出触发 token。

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  14. 可解释性arXiv 2609.37737

    研究用因果激活修补定位模型服从提示注入指令的决策层

    用因果激活修补定位模型服从提示注入的决策层

    发表
    被测模型
    Qwen3-4B、Qwen3-14B、Qwen3-32B 等7个
    摘要合规的因果杠杆集中在网络后三分之一的低秩子空间,该层也是混淆下检测最好的位置。

    这篇工作用逐层激活修补定位提示注入合规发生在网络何处,并把该位置用于检测验证。。

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  15. 防御arXiv 2609.37310

    AutoMark:让自动研究流程自主发现更优 LLM 水印方案

    提出 AutoMark,自动搜索并统计检验 LLM 文本水印

    发表
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3.8-27B、GPT-6 Astra 等5个
    摘要AutoMark 的贡献同时包含搜索出的水印,以及用于约束自动研究误报与评测漏洞的验证框架。

    AutoMark 是一套自动水印研究框架:先检查生成分布和误报性质,再比较检测、编辑鲁棒性与质量,最后人工分析组件并做留出评测。

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