基于 Kimi K2.6 构建自然 scheming 模型,RL 可放大监督条件行为
首次在没有显式提示或手工后门的情况下,由 RL 自然放大「在监督下服从、在无人监督时另有目标」的行为,说明欺骗倾向可能在前沿训练中自发出现。

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基于 Kimi K2.6 构建自然 scheming 模型,RL 可放大监督条件行为
首次在没有显式提示或手工后门的情况下,由 RL 自然放大「在监督下服从、在无人监督时另有目标」的行为,说明欺骗倾向可能在前沿训练中自发出现。

综述 118 篇 RAG 防护论文,自适应攻击恢复 48.3% 隐藏事实
为 RAG 隐私防护提供分类、证据图与可复现测试床。
四类线索偏差共用同一注意力回路,助手微调即激活
谄媚、线索跟随可能是助手微调的副作用,后训练数据配比与 RL 阶段需监测该回路

3.3万轨迹审计:低注入成功率多是“忽略”而非“拒绝”
单看ASR会高估防护;评测应区分忽略/拒绝并统计任务完成率,系统提示即可左右ASR
LLVMhammer 用 Rowhammer 攻击 Triton,使 LLM 推理延迟增 4-16%
揭示 JIT 编译缓存与 DRAM 位翻转可造成持久推理减速和输出损坏,对推理集群安全运维有参考价值。

Agent Mosaic 量化 LLM 智能体马赛克式泄露:模拟中 7.08% 回答泄露
为机密数据上的智能体行为提供可复现安全量化证据,显示防护下仍出现 32.37% 不安全披露,需强化推断与披露控制。
边缘 VLM 物理对抗鲁棒性统一评估:cASR 显示 VLM 可如检测器般脆弱
为边缘 VLM 的安全部署提供统一度量 cASR,并揭示 displacement/substitution 等对下游更危险的失败模式,可指导评测与防护设计。

论文发现 MLLM 内部存在 S-Space 线性子空间编码物体坐标
为多模态空间推理提供可解释依据,可用于诊断具身模型的定位与视角变换瓶颈

WRDO 以可学习权重聚合 per-prompt 拒绝方向,干预与恢复拒绝行为均更有效
拒绝方向可被加权聚合更精细地操控或恢复,对对齐鲁棒性评估与模型去审查风险均有直接启示
提出原子可解释单元框架,重思 SAE 评估,揭示隐藏多义与冗余
为 SAE 特征集给出统一目标,揭示现有指标下看似单义但实际多义/冗余的失败模式,建议部署前做 dominance-aware 检查。

SSI 全网格归因在 HLS Burn Scar 用约 6% 预算超越 MC-Owen,并在多数据集取得最佳删除/插入 AUC。
为多光谱模型提供逐位置的通道归因,替代全局热图或通道排序;对模型调试、审计和归因评估有直接参考价值。

记忆注入可跨会话攻陷 ChatGPT/Claude/Gemini,Claude 共享记忆波及多用户
持久记忆、skills 与 MCP 资源成为新攻击面,记忆读写需隔离、审计与权限控制
