arXiv 论文提出 CoM 课程方法提升自动越狱发现可靠性
论文提出 Curriculum of Models（CoM）方法，通过让调查模型依次针对一系列修改版目标模型训练，从易产生目标行为的版本逐步过渡到原始目标，以解决直接对安全模型训练时奖励信号稀疏的问题。
看学术
AI 安全方向的论文、会议、比赛、教程与资料，按内容形态筛选，支持搜索。
分类筛选3展开收起
攻击手段
防御体系
模型内生风险
系统与组件
应用场景
评测与治理
可解释与机制
共 2 条 · 更新于 11:26
arXiv推荐指数6262
arXiv推荐指数5555 PrivacyEvalClaw：用于审计 LLM 越狱回复隐私泄露的工具增强审议式代理
论文提出 PrivacyEvalClaw，一个免训练的审议式代理，用于评估 LLM 越狱回复中的隐私泄露。它将评测器和分析模块视为工具，自适应收集证据、调查不确定披露并调和冲突信号后再给出判断。