研究者提出闭环偏见注入攻击
提出闭环激活引导,在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
- arXiv
- 2610.05894
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 被测模型
- LLaDA-8B-Instruct、Dream-v0-Instruct-7B、LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向,证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出闭环激活引导,在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向,证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出核化激活引导 KAS,在推理时自适应转向激活以诱导越狱
Kernelized Activation Steering(KAS) 把推理时的激活转向写成核空间中的优化,使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑:双智能体、三级顺序协作,以及双专家加汇总。
提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱
论文系统评估了扩散大语言模型(DLLM)在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标,又作为黑盒越狱生成的对抗工具。
提出 CRCP 框架,优化分块与重排下的 RAG 语料投毒
CRCP 研究的是带分块和重排的 RAG 语料投毒,而不是只提高文档级检索分数。
提出 SilentRetrieval,以语义保持对抗文档投毒劫持 RAG 检索与生成
SilentRetrieval 是针对 RAG 的两阶段语料投毒,在每查询一篇、合成目标答案的统一协议下,同时处理检索劫持、生成操纵和流畅度。
提出 M3 Att,在不知查询时投毒医学多模态 RAG 并误导临床决策
提出单神经元激活干预,抑制拒答神经元或放大概念神经元以绕过安全对齐
摘要作者称大模型安全由拒答门控与概念底座构成,干预单个神经元足以双向击穿对齐,且拒答神经元在预训练阶段已然存在。
提出 Amnesia 激活引导攻击,推理时绕过模型安全拒答
提出 TFL 定向比特翻转,使选定提示输出虚假答案且无关查询保持正确
TFL 是对 LLM 主存权重的目标比特翻转框架:攻击者要让选定提示输出指定虚假答案关键词,同时限制无关查询上的降质。
提出 L3 越狱框架,推理时静音 MoE 安全专家以绕过拒答
提出 ShallowJail,在推理时用转向向量改写隐藏状态实现越狱
提出 CFA2,用 SAE 定位防御方向并正交化输出权重实现越狱
提出查询无关黑盒攻击 DQ-A,用可迁移文末后缀降低文档检索排名
DQ-A 是一种 query-agnostic、complete black-box 的文档隐藏攻击,对象是用最后隐层相似度匹配的 LLM 检索。
提出 GOSV,全局优化定位安全注意力头并在推理时重贴激活越狱
提出 Latent Fusion Jailbreak,插值有害与无害隐藏状态实施白盒越狱