基于偏好反馈的差分隐私稀疏奖励估计
研究提出 Private Sparse RLHF 框架,在 Bradley-Terry-Luce 模型下首次给出差分隐私稀疏奖励估计的理论框架,并针对 Sample-DP 与 Label-DP 两种设置设计高效算法。
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研究提出 Private Sparse RLHF 框架,在 Bradley-Terry-Luce 模型下首次给出差分隐私稀疏奖励估计的理论框架,并针对 Sample-DP 与 Label-DP 两种设置设计高效算法。
研究团队借助 AI 智能体框架 AI-greement 发现新共识协议 A-greement,在 5 或 9 副本的六种部署中,写密集与读密集负载平均延迟较最快基线分别降低 12.2% 和 33.3%,只读负载持平。
LEAN 提出一种复合正则化方法,可在微调或训练末期用十个 epoch 系统性调制已训练模型的权重敏感度分布,在九个视觉模型(ResNet-18、ResNet-50、VGG-16 于 CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet)上将敏感尾部缩小 5 至 13 倍,精度损失在 0.5 个百分点以内。
研究提出面向理想扩散去噪器的最优隐私-效用权衡框架,用精确敏感度刻画替代保守的直径式敏感度上界,并给出可证明最优的噪声校准。最坏情况敏感度仅需两条记录即可精确刻画,数据域大小为 m 时分析约束最多降至 m(m-1) 个,且可任意紧于传统上界。该工作还给出 Rényi、近似与高斯差分隐私的精确保证,并通过半定规划计算最小加权均方误差、证明强对偶以提供全局最优性证书。
NumAnchor 是一种输入边界适配器,将汇编语言模型中可恢复的数值类操作数表示为带类型、规范化的程序实体,在不增加宿主序列长度的前提下保留实体身份与局部性。
研究者对 Datta、Komargodski 与 Waters 发表于 Journal of Cryptology 2023 的去中心化多授权属性基加密(ABE)方案提出明文恢复攻击,在仅一个腐败授权方、两个用户属性集即便合并腐败授权方属性仍不满足授权条件的静态模型下即可成功。
PQ-Vault 是一套面向未修改以太坊的资产托管系统,由量子安全 PoS 侧链、紧凑证书与乐观争议协议组成,要求资金转入仅依赖量子安全原语的合约。研究首次给出紧凑证书抗量子攻击的安全证明,并发现经典参数下安全强度从 128 位降至约 60 位,一条简单规则即可恢复。
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。
VERDICT 是一个面向大规模程序模块化演绎验证的多智能体框架,通过基于假设的并行规约合成与双向过程间冲突协调,让各函数智能体可同时推进验证。在真实 C 程序上,它合成的规约质量优于现有方法并大幅缩短验证时间,首次扩展到完整的 20,000 行 X.509 解析器,数小时内排除几乎所有潜在运行时错误,而 PREGUSS 等此前工具运行数天仍远未达到。
CertMoE 是首个针对 MoE 大语言模型的路由感知鲁棒性认证框架,通过放宽的路由包含准则,将扰动后的 Top-K 路由限定在更大的认证专家池内,再对诱导子网络做预测一致性认证。实验显示,动态路由会使现有认证方法签发的证书频繁失效,CertMoE 将经验违反率从超过 30% 降至 0。
RegoMender 是反馈引导的多智能体框架,通过共享黑板与原子工具包动态执行打补丁、重写或回滚,用于修复 Rego 策略。团队同时发布首个自动化 Rego 策略基准 RegoBench,含 1,159 个真实缺陷;RegoMender 在 RegoBench 上语法与基于测试的语义成功率分别为 82.9% 和 77.9%,超出最强基线 13.4%。
arXiv 论文 2610.28045 提出归约论证,认为投毒式神经网络后门无法像密码学认证方案那样形成不对称性:若投毒训练能让模型对未见触发器稳定触发并保持正常行为,该训练过程本身就是一个触发器验证器学习器。
SyLares 将免编译补丁存在性测试重构为神经符号推理,由 LLM 充当神经特征提取器生成符合规范的 SMT-LIB 输入,最终判定交给符号 Z3 求解器。其前作 Lares 将 LLM 与 SMT 求解器作为两条并行决策通道,符号通道仅在 20% 代码案例中成功,其余回退到 LLM 裁决,易产生幻觉且两通道无法互相增强。
研究者提出物理先验驱动的分段时空攻击 SSTA,通过全局-局部特征解耦分割机制提升跨架构迁移性,并用可微分时空算子与 EoT 策略把信道失真纳入动量迭代。在覆盖 CNN、RNN、Transformer 的 9 个异构模型交叉评测中,SSTA 的平均黑盒攻击成功率比 SOTA 基线高 10.36%。基带等效仿真显示生成波形经匹配滤波后主瓣衰减为 0 dB,噪底抬升严格落在恒虚警率容限内。
论文将 Damgård-Nielsen 的预处理方法与 Cramer-Damgård-de Haan 的 ramp 秘密共享思路结合,提出紧凑共享(compact sharing)方案,在多阶段 MPC 中实现通信开销的非渐近降低。
研究提出一种免训练的可裁剪经验去噪器,作为贝叶斯最优去噪器的估计器,其单步敏感度可显式计算,使每个去噪步骤构成高斯机制,从而在 Gaussian DP 与 f-DP 框架下完成采样阶段的隐私核算。
研究用 wolfSSL 在 Raspberry Pi Pico W、Pico 2 W、ESP32 和 Raspberry Pi Zero 上对 36 种 TLS 1.3 算法组合进行握手延迟与能耗基准测试。
论文提出 Proof-Carrying Contracts(PC2)框架,要求 AI Agent 在执行请求操作前提交可机器校验的证明,证明其在模型允许的所有情形下都保持约定约束,由名为 Airlock 的执行系统校验证明并控制操作访问。
arXiv 论文《Humans Correct Their Judgments Through Debate, but Weaker AI Models Do Not》研究 AI Safety via Debate 协议能否让人类与 LLM 监督者在存在先验信念的情况下接近真相。
研究以 ESM-2 系列蛋白质语言模型为对象,考察从预训练数据中过滤病毒蛋白这一防护手段的效果与持久性。结果显示,过滤会明显削弱模型在病毒蛋白上的掩码语言建模、突变效应预测和长程接触预测表现,而非病毒蛋白性能基本保持;影响集中在感染人类的病毒蛋白上,并随模型从 8M 扩展到 3B 参数而增强,模型越大严格过滤越有效。
作者训练模型生物在漏洞检测任务中隐瞒答案,用于实证研究“引出潜在知识”(ELK)问题。方法结合对话记录蒸馏、反提示与抗篡改训练,使模型具备选择性隐瞒、抗诱导和保留知识优势三项特性;最强模型在鲁棒性上明显优于此前模型,同时保持另两项特性。代码、模型与数据集均已公开。
论文提出 REX(Relocating into Removable EXperts),利用 MoE 的模块化结构新增一组可物理移除的专家,通过专家扩展、选择性梯度掩码和路由区分把危险知识从原有专家迁出并集中到新专家中,删除这些专家即可得到可公开发布的模型。
针对 PQC 长密钥无法装入单个 IP 包、易引发 IP 分片并导致 IKEv2 安全关联失败的问题,研究提出将经典密钥与量子密钥拼接为单一复合密钥并经 TCP 传输的 IKEv2 密钥共享机制。在 1% 丢包下握手时间比 UDP/TCP 混合机制至少优 20%,10% 丢包下优 30%,能耗在 10% 丢包下降低 29%。
研究针对隐藏随机舍入下连续整数发布的隐私损失耦合问题,提出在可预测带符号单位参与且完全观测物理输出的理性反馈机制。保持完整进位直至观测回波同步世界,可在任意固定预算 C≥2 下实现精确有限律点编译,支撑宽度指数为 3C-2;提前释放承诺则形成单调层级,在某一固定离散高斯下,0.09 的损失容限需要全部四项承诺。
Mal-AAEGAN 通过对抗自编码器(AAE)将 M 维二进制 API 特征向量映射到低维连续潜空间,生成器在潜空间做加性扰动,避免直接操作高维离散二进制空间。
研究者构建覆盖四种编程语言、十类加密 API 误用类别的 48,000 对匹配程序,发现修复向量按误用类别而非语言聚类,并提出 CrypSteer——在模型权重不变的情况下,于生成时向内部激活加入每个模型一条共享方向,使目标安全率在五种模型上较未引导生成提升 5.28–15.00 个百分点。
研究发现编码智能体的过度防御行为始于“静默分叉”——即所有后续动作都通向同一结果的回合,前沿模型在隐式预算下于此类分叉点最多 91% 的决定性动作中选择不成比例的分支。
Vibenix 是开源 AI 智能体,通过 LLM 迭代生成 Nix 打包表达式,在自建 NixBench 的 466 个打包任务上用 Claude Haiku 4.5 实现 95.3% 可构建率,而现有单次生成打包工具仅 5.6%。
论文 TRACER: Trace-Regularized Training Against Indirect Prompt Injection(作者 Kshitij Mishra、Salem Lahlou、Nils Lukas)发现,同一段间接提示词注入载荷作为聊天后续消息时成功率 18%,放入检索内容中则达 53%。
研究者提出 ST 插件式原始-对偶正则化包装器,只改现有迁移攻击的投影/更新步,在 ImageNet 兼容的 1000 张图像、ε∈[2/255,32/255] 扫描下让 7 种基础攻击的 ASR-不可感知性曲线整体外移。