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227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。。
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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。
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
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提出选项通道攻击,重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者,其易受非策略文本与选项名称操控,且置信度过滤无法抵御攻击。
提出 ReSI,用自动红队与配方搜索递归改进模型安全对齐
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 IRIS,用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因
IRIS 把意图恢复当作中间信号,用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。
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。
构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
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重测并扩展对 AI Agent 的提示注入,并用 Agent Card 欺骗操纵 A2A 选择
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提出 GUISE 基准与 AXIS 训练,防御叙事包装越狱
作者测量叙事包装下的拒答失效,并训练一个在未见包装上拒绝、同时仍回答同风格良性请求的适配器。问题是:安全对齐模型拒绝直说的有害请求,却回答嵌进角色或叙事里的同一请求。文言文被用来把语域和包装拆开。
提出 BRANCH 方法,用分支搜索绕过多扫描器护栏
提出零空间激活引导 Nullify,免训练擦除指定记忆并保持效用
提出 PatchBench-Local 协议,评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
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。
提出 OPUR 攻击,用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
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