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共 231 条 · 更新于 15:39
今天10月30日周五42 条
  1. 安全paper64

    arXiv论文系统评测七个LLM的五类越狱攻击与四种防御

    arXiv:2610.39509 论文在 Llama-3-8B、Llama-3.1-8B、Llama-3.2-3B、Mistral-7B、Qwen2.5-7B、Gemma2-9B、Phi-4-14B 七个开源/API 模型上系统评测了五类越狱攻击(直接请求、角色扮演、假设性框架、指令覆盖、混淆)和四种轻量防御。

  2. 安全paper66

    REALM:面向 LLM Agent 任务的最小必需资产识别框架

    arXiv:2610.39155 提出 REALM(Required Execution Assets Linked to a Mission),一个面向 LLM Agent 的最小权限访问控制框架,用依赖图表示任务必需资产、通过 source-scoped selection 接纳执行中新发现的资源,把资产发现与使用授权分离。

  3. arXiv49

    Neuron Coverage Criteria 在大语言模型测试中的有效性研究

    一项发表于 ACM TOSEM 的研究评估了六种神经元覆盖准则在 Transformer 大语言模型测试中的效果,发现其对对抗错误的揭示能力有限:错误样本仅比噪声样本多提供 0.32% 覆盖率,纳入覆盖引导仅使对抗样本产出增加 4.56%。但覆盖准则在 33 个配置中的 26 和 30 个里有效评估了分布多样性与样本公平性,更适合衡量多样性而非揭示对抗错误。

  4. arXiv67

    arXiv 论文审计恶意软件图像分类基准中的重复与泄漏问题

    论文对十个将恶意软件二进制渲染为图像的分类基准进行审计,测试近重复图像与训练-测试泄漏,并在朴素与内容感知切分下重新训练标准分类器。结果显示按文件哈希去重无法阻止泄漏,因为不同二进制可渲染为相同图像;按图像内容去重使 top-1 准确率最多下降 8 个点、macro-F1 最多下降 15 个点。

  5. arXiv45

    ARBITRA:基于多专家论证的鲁棒文档级 MITRE ATT&CK 提取

    ARBITRA 通过多个角色专精的 LLM 专家从完整 CTI 报告中提出候选 MITRE ATT&CK 实体,并用基于文档证据与理由的逐候选量化双极论证框架(QBAF)进行验证,在 ATT&CK 提取基准上取得比句子级流水线、近期 LLM 提取系统及 GPT-5.5 等前沿模型更强的精确率导向工作点。

  6. arXiv45

    联邦训练会削弱可解释性吗?集中式与联邦式 Deepfake 检测的 Grad-CAM 忠实度对比分析

    一项系统研究在 FaceForensics++ 上以 EfficientNet-B4 检测器、5 个联邦客户端评估了联邦 Deepfake 检测中 Grad-CAM 解释的忠实度,发现联邦化与解释质量呈非单调关系:近 IID 和中度异构下联邦模型持平或优于集中式基线,极端异构下解释完全失效、空间不连贯且平均而言具有因果误导性。

  7. arXiv62

    arXiv 论文系统评测七个大语言模型的越狱攻击与防御效果

    论文对五类越狱攻击(直接请求、角色扮演、假设性框架、指令覆盖、混淆)在 Llama-3-8B、Llama-3.1-8B、Llama-3.2-3B、Mistral-7B、Qwen2.5-7B、Gemma2-9B、Phi-4-14B 七个模型上做系统评测,并对关键词黑名单、自我提醒提示、改写净化、困惑度过滤四种防御机制进行对比。

  8. arXiv62

    TG-CI:面向多智能体工作流的任务图上下文完整性形式化与评测集

    论文提出 Task-Graph Contextual Integrity(TG-CI),据作者所知是首个面向多智能体系统的任务图原生上下文完整性形式化,将工作流建模为 Multi-Agent Task Graph(MATG),把 CI 从原子信息传递扩展到有状态的图级信息流,同时考虑条目的预期传播范围与接收方不断变化的披露状态。

  9. arXiv38

    PairWatch:基于卫星对感知的 AnomalyTransformer,用于检测公开卫星星表中的对抗性交会

    PairWatch 提出一种卫星对感知的 AnomalyTransformer,通过在注意力先验中加入对相对运动特征的符号对称几何相似度,检测公开 TLE 星表中的对抗性交会与接近操作(RPO),并发布含 359 个窗口的开源 benchmark(覆盖 11 起有记录的 RPO 事件、100 个 Clohessy-Wiltshire 合成对抗窗口及五类困难负样本)。

  10. arXiv67

    SEAL:用密封查询对工具输出做本地净化以防御间接提示词注入

    arXiv 论文提出 SEAL,通过离线学习软提示与打分读出头,用冻结的任务模型对不可信工具输出做本地净化,防御间接提示词注入。其打分查询仅由可信初始上下文与学习到的软提示构成,与被检查的工具文本无关,并引入保留正则化以在局部删除时保留有用证据,无需防御生成 token 或独立验证模型。

  11. arXiv22

    机器学习检测加纳移动支付诈骗短信:朴素贝叶斯、SVM 与随机森林分类器对比评测

    一项针对加纳移动支付(MoMo)诈骗短信的对比评测显示,Multinomial Naive Bayes 与线性 SVM 在 20% 留出测试集上的准确率、F1 和 AUC 均达 1.00,三者五折交叉验证准确率分别为 96.6%(±3.3)、94.9%(±4.6)和 92.0%(±4.2)。

  12. arXiv56

    针对自回归声音克隆 TTS 模型的可解释声学特征研究

    论文提出一套面向自回归声音克隆 TTS 模型的特征可解释性框架,通过稀疏自编码器(SAE)、PCA 与随机方向的稀疏探测、引导(steering)和量化自动可解释性分析,研究这类模型编码并使用哪些声学属性。

  13. arXiv62

    arXiv 论文提出模板化多语言安全对齐数据集 MSafeTemp,覆盖 60 种语言

    论文提出基于模板的可扩展增强流水线,从有害提示中提取安全模板、翻译后填入具有文化真实性的实体,生成大规模多语言拒绝与良性语料,并发布覆盖 60 种语言的 MSafeTemp 数据集。实验显示仅用英文评测会误判多语言安全:部分模型在英文失败的攻击翻译后成功,本地化变体还能暴露翻译无法覆盖的失败;模板增强安全训练数据可提升对齐多样性与质量,改善英文以外的安全表现。

  14. arXiv75

    Era by Eon 企业智能体对齐基准:19 个模型 2,337 次运行中 40% 含违规

    arXiv 论文提出面向企业智能体的对齐基准,基于 Era by Eon 的企业数字孪生模拟器(含 Salesforce、Zendesk、Jira、Slack 等 10 个系统)测试智能体是否会执行有害业务请求或轻信公司记录中的误导信息。

  15. arXiv53

    JevAct:在执行前对LLM Agent动作做策略校验的运行时验证框架

    论文提出JevAct,一个针对LLM Agent的运行时验证框架,在动作执行前拦截选定操作并驱动反馈式修正。它把领域策略编译为可执行状态检查和结构化问题,由仅做prefill的决策模型给出基于概率的判断,结合工具状态的确定性校验与对话上下文的概率评估,识别潜在无效动作和过早终止任务,并给出定向反馈供有限次修正;该框架独立于底层Agent模型,无需修改其参数或工具。

  16. arXiv62

    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。

  17. arXiv56

    arXiv 论文提出幻觉严格定义:区分语义错觉、编造与表达不确定性

    Hazel H. Kim 等作者在 arXiv:2610.38520 论文中主张对 LLM 幻觉采用严格定义:幻觉应是自信的错误,与表达不确定性(UNK)分开;并用重测实验区分两类幻觉——若语义等价提示都无法恢复正确答案则为编造(CF),若部分可恢复则为语义错觉(SI)。

  18. arXiv55

    arXiv 提出弱身份信号下多轮对话隐式未成年人检测框架

    论文将弱身份信息下的隐式未成年人检测形式化为高风险用户属性推断任务,提出由大语言模型、Harness 与 Maker-Checker 协议组成的约束框架,控制推断触发时机、要求结构化对话证据并对 Harness 修订做版本级审查。在含 8,328 条多轮对话的受控中文基准上,该方法相比同族 LLM 直接推断,平均精度与未成年人类 F1 分别提升 7.60 和 6.37 个百分点。

  19. arXiv58

    AI搜索中的manifest辅助检索:证据缺口与安全评测研究

    arXiv论文提出AI搜索中manifest辅助检索的安全评测框架,指出既有审计未能分离消费/llms.txt对安全与效用的增量影响。研究覆盖39个来源的非系统性审计,15工具研究在单一端点45次试验中未观察到自动请求,日志研究发现2026年5月检测到文件的域名中97%无记录请求。

  20. arXiv43

    GI-RTL-Fuzz:基于 LLM 与 BNF 语法引导的 RTL 模拟器差分模糊测试框架

    GI-RTL-Fuzz 是一个利用大语言模型(LLM)生成高质量 RTL 测试用例的语法引导模糊测试框架,通过 Backus-Naur Form(BNF)语法覆盖信息引导 LLM 生成过程,探索复杂且少被测试的语言特性。该框架对不同 RTL 模拟器进行差分测试,在主流 Verilog 模拟器的 linting 过程和仿真结果中发现了大量此前未知的不一致问题。

  21. arXiv62

    arXiv论文提出溯源优先的审计方法,分析AI研究智能体论文中的数值误归属

    论文重新分析了一个公开AI研究智能体基准的540份判定结果,并人工标注18篇投稿中的256条数值主张,发现失败主要集中在论文与底层工作之间的对齐问题,约五分之四的无支撑主张对应智能体自身文件中来自错误实验、指标或运行的数值。

  22. arXiv78

    Snyk VulnBench 2.0 论文对比确定性 SAST 与 AI 安全 Agent 的代码漏洞检出分工

    Liran Tal 等发布 VulnBench 2.0 基准,包含 20 个开源 Web 应用中 108 个人工整理的攻击者可达漏洞(Go、JavaScript/TypeScript、Python、Java),其中 62 个跨文件,判定标准要求同时定位攻击者可控 source 与危险 sink 且各在两行内。

  23. arXiv62

    arXiv 论文提出 Quine Test:检验模型自我描述能否在其他模型中复现其偏好

    论文提出 Quine Test,检验模型写出的自我描述能否作为可移植的偏好规范在其他模型中复现其行为。实验让来自 9 家实验室的 10 个模型撰写自我描述,再放入其他模型及作者新实例的提示中,用 110 项偏好测试集测量保真度。