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AI 大模型

大模型对齐与安全

大模型对齐、安全、越狱、红队、提示注入和可信评测。

2026-08-14 至 2026-08-14 共收录 4 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

1. 越狱攻击 4 篇

2608.12821 2026-08-14 cs.LG 新提交 89%

HiRoute: Hierarchical Routed Prompt Tuning for Safety Alignment of Large Language Models

HiRoute:用于大语言模型安全对齐的分层路由提示调优

Fangzhou Chen, Shiji Zhao, Mengyang Wang, Qihui Zhu, Ranjie Duan, Maoxun Yuan, Xingxing Wei

专题命中 越狱攻击 :alignment(title,abstract);safety(title,abstract);jailbreak(abstract);分类 cs.LG

AI总结 HiRoute是一种输入自适应分层提示调优框架,通过分层路由器与多粒度提示专家,提升大语言模型安全对齐效果,在多个安全基准上兼顾安全性与响应有用性,减少过度拒绝。

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2602.06854 2026-08-14 cs.CL 版本更新 89%

SEMA: Simple yet Effective Learning for Multi-Turn Jailbreak Attacks

SEMA: 简单却有效的多轮对抗攻击学习

Mingqian Feng, Xiaodong Liu, Weiwei Yang, Jialin Song, Xuekai Zhu, Chenliang Xu, Jianfeng Gao

专题命中 越狱攻击 :jailbreak(title,abstract);DPO(abstract,abstract_cn);alignment(abstract);safety(abstract)

AI总结 SEMA通过多阶段学习实现高效多轮对抗攻击,无需依赖现有策略,提升攻击成功率并增强安全测试能力。

Comments ICLR 2026, 37 pages, 13 tables, 7 figures

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2608.13482 2026-08-14 cs.LG cs.AI cs.CL 新提交 85%

Synthetic Persona Pretraining: Alignment from Token Zero

合成角色预训练:从零开始的对齐

Julian Minder, Viktor Moskvoretskii, Raghav Singhal, Difan Jiao, Andy Arditi, Shaobo Cui, Yiderigun Borjigin, Kartik Bali, Stefan Krsteski, Harsh Raj, Huu Nguyen, Jannik Brinkmann, Ashton Anderson, Roland Aydin, Robert West

机构 * EPFL(洛桑联邦理工学院) University of Toronto(多伦多大学) Northeastern University(东北大学) SJTU(上海交通大学) Saarland University(萨尔大学) Hereon(亥姆霍兹极地与海洋研究中心) TUHH(汉堡工业大学) Ontocord AI(Ontocord人工智能公司) TUC(德累斯顿工业大学) DFKI(德国人工智能研究中心)

专题命中 越狱攻击 :alignment(title,abstract);jailbreak(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究提出合成角色预训练(SPP),在预训练token零阶段植入助手角色,通过标注反思、预训练及角色绑定,提升模型价值构成遵循度与鲁棒性,降低对齐错误率,证明预训练时角色干预是对齐的有效方法。

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2607.23496 2026-08-14 cs.AI cs.CR 版本更新 70%

Do LLMs Know Their Vulnerable Scenarios?

大语言模型知道它们的脆弱场景吗?

Ziheng Peng, Huiqi Deng, Haoran Jing, Xuankun Rong, Jiahui Han, Xiting Wang, Na Zou, Xia Hu

机构 * Renmin University of China(中国人民大学) Xi’an Jiaotong University(西安交通大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Wuhan University(武汉大学) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室)

专题命中 越狱攻击 :safety(abstract);jailbreak(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型在特定场景下的脆弱性,提出Concept2Scenario框架,通过实例化概念空间、归因拒绝抑制等步骤发现脆弱场景,在多模型和基准测试中验证,能提高攻击成功率、可迁移且组合效果优。

Comments 19 pages, 11 Figures, Under Review

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