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Jian Luo、Kehan Qi 等人在论文《Does On-Policy Distillation for Safety Pose Backdoor Risks?
论文《Jailbreaking Open-Weight LLMs via Random Embedding Perturbations》提出 Perturbed Embedding Vector(PEV)攻击,在六个开源权重指令微调模型上对 JailbreakBench 全部 100 条提示均取得 100% 越狱率。
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。
研究者提出 KEX-bench,用 40 个真实 Linux 与 Windows CVE 构造 45 个任务,检验编码智能体能否把内核漏洞转成可验证的利用原语。
Fernando Outeda 等人的论文《Decoding Guardrails: XAI-Guided Perturbation Analysis of Prompt Injection Detection》用 Vanilla Gradient 和 SHAP 归因分析基于 DeBERTa-v2 的 86M 参数分类器 Prompt Guard 2。
研究提出 HE-Guardrail,在同态加密的提示词上运行越狱护栏,服务器无需看到明文即可决定返回模型回答还是固定拒答。加密版护栏与对应明文护栏的决策一致率为 99.7%,但无护栏时宏平均越狱成功率为 11.0%,Llama Guard 仅降至 7.1%,JBShield 仍为 11.0%,GradSafe 为 10.8%。
论文《The Illusion of Local Privacy》对本地 LLM 服务栈的完整性、生命周期、持久化与隔离四个边界做实测,结论是本地运行不等于提示词保密。
一项新研究显示,无需训练、无需付费 API 的本地开源模型可以破解 Google reCAPTCHA 视觉挑战,在 500 次真实会话中达到 92.6% 的会话成功率。