AI 模型可被证明地隐藏任意能力
提出数字锁编译,把可执行网络加密进宿主权重以隐藏任意能力
- arXiv
- 2610.13928
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma 3 270M
摘要作者用数字锁隐藏可执行能力,并称化学与奇偶任务上的引出未恢复该能力。
作者构造一类把可执行网络加密进权重的后门,用来讨论白盒引出审计在供应链攻击下的界限。。
另有240篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出数字锁编译,把可执行网络加密进宿主权重以隐藏任意能力
作者构造一类把可执行网络加密进权重的后门,用来讨论白盒引出审计在供应链攻击下的界限。。
提出 KVeil,对人脸视频加扰动以阻止未授权定制复现身份
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。
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
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。
提出 Cancerous 后门,用不可见阶段 token 分阶段腐蚀推理
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。
测量 AI 搜索引用脆弱性,证明普通公开发帖可进入引用与回答
摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞,测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用,呼吁审计引用供应链。
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
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。
提出 LTBD,用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据
LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御:只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。
提出 SLDR,用选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
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。
提出热启动 Bandit 的部署前有界离线注入攻击
提出 OrthoPurify,用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法,用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
提出 AgentTracer,事后定位间接提示注入的注入点并重建攻击链
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
论证发布时互信息不能认证开源权重抗微调恢复
作者研究开源权重模型的篡改抵抗:发布时的互信息是否足以保证微调恢复很慢。
定位安全敏感参数并稀疏改动权重以削弱安全对齐
提出 ASPIRE 行为图搜索,开放式发现 Agent 提示注入漏洞
ASPIRE 是给搭建方用的智能体提示注入红队引擎,目标是开放式画出可利用的行为路径,而不是在固定任务上打磨一条载荷。
提出 RAG-PIBench,评测 RAG 上下文中提示注入检测器
提出 CredLeak-Bench,评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
提出回答端后门,让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击,指出输入端防护存在盲区。