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10月12日 · 周一

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筛选3

攻击技术

模型自身风险

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另有255篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. CSSBench:评估轻量级 LLM 面对中文特有对抗模式的安全性

    提出 CSSBench 评测轻量模型对中文表面对抗改写的失守与过度拒绝

    发表
    被测模型
    Qwen3-0.6B、Qwen3-1.7B、Qwen3-8B 等10个
    摘要CSSBench 用表面扰动和边界查询评轻量模型。

    CSSBench 评测轻量 LLM 在中文特有表面改写下的安全,并同时测量过度拒绝。要处理的缺口是:英文向护栏和只测干净查询的中文基准,看不清同音、拼音、符号混写、零宽字符这些写法下的失守,也分不清较低风险来自细粒度判断还是粗粒度拒答。作者称轻量模型更需要这种评测。

    深度解读完整解读
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