ShallowDefend：利用浅层安全对齐构建多轮对话防御框架
论文提出 ShallowDefend，一个 Assess → Decide → Respond 的多轮防御框架，让防御者先评估用户意图、提交可解析的安全决策，再据此生成回复，该决策由强化学习在 payload 轮次训练。
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共 4 条 · 更新于 15:23
arXiv推荐指数6060
arXiv推荐指数5555 HausaSafeLM：面向豪萨语的大语言模型安全对齐研究
论文针对豪萨语（Hausa）这一低资源语言研究大语言模型安全对齐，提出首批豪萨语安全偏好数据集 HausaSafeLM，包含从 PKU-SafeRLHF 衍生的 10,000 条 prompt，其中 3,000 条人工修正（gold）、7,000 条机器翻译（silver），覆盖六类危害宏类别。
安全paper推荐指数5555 WRDO：对齐语言模型中加权拒绝方向优化方法
arXiv:2610.29555 提出 Weighted Refusal Direction Optimization（WRDO），通过学习聚合权重，将多个逐 prompt 的残差流拒绝方向组合成复合方向，替代传统的有害与无害提示均值差向量。
arXiv推荐指数6262 论文发现 LLM Agent 文本拒答难以迁移到工具调用
论文构建了覆盖四个领域、2,304 条提示词的基准，用文本、标准工具调用和对抗性工具调用三种配对设置测试五个模型，发现聊天中被拒答的有害请求在标准工具调用下仍有 10-52% 变成不安全的工具调用。