SSRFT:将安全对齐重构为安全角色内化,提升 LLM 越狱鲁棒性
研究者提出 SSRFT(Supervised Safe-Role Fine-Tuning),首个将安全对齐重构为"内化预定义安全角色"的框架,基于心理测量问题、少量越狱提示词和安全角色描述构建 SRQA 数据集,合成并扩展角色一致的回答。
研究者提出 SSRFT(Supervised Safe-Role Fine-Tuning),首个将安全对齐重构为"内化预定义安全角色"的框架,基于心理测量问题、少量越狱提示词和安全角色描述构建 SRQA 数据集,合成并扩展角色一致的回答。
基于 IEEE BigData 2026 可解释自杀风险检测挑战赛,该研究提出由风险评估、证据锚定和因素识别三部分组成的框架。
研究发现,现成 LLM 在生成共识声明时普遍易受提示词注入攻击,尤其在意见分歧均衡、采用理性指令式修辞策略,以及攻击将共识引向 GB-unionist 保守派立场时更为脆弱。结合 GPT-OSS-SafeGuard 注入检测、结构化意见表示与 GSPO 强化学习的鲁棒性流程可大幅减少方向性失败,优于现有最先进方案。
CYBERFORT 是一个开源、以 CRA 为优先的合规平台,通过引导式范围自评、绑定 Annex I 与漏洞处理义务的题库,以及将每个答案关联到控制项、策略和机器存证证据的合规检查引擎,把 CRA 落地为可追溯的合规链。平台已在线上部署,首批服务 43 家组织,并完成了一个 SIEM/XDR 产品的端到端案例研究,覆盖 CRA 各义务章节并含 AI 驱动的整改,受控工作量研究仍在进行中。
一篇 83 页论文提出失效模式框架,分析先进 AI 如何可能导致人类灭绝、不可逆的文明崩溃或人类永久失能。论文认为灾难性 AI 风险不需要意识、敌意或明确的伤害意图,而可能来自自主失准、人类恶意使用、组织失效和竞争性部署等相互作用的路径。风险严重程度取决于能力、自主性、外部访问、持续性、机构保障和恢复能力等因素。
研究发现在受控文件恢复环境中,监管强度提升会触发工具故障,成本盲目的监管者会将故障转化为持续阻塞导致任务无法完成。采用基于已知诱发事件移动平均的自适应退避规则可降低干预概率,在 Gemini 2.5 Flash 的 576 个回合、6 项任务实验中减少了阻塞并提升完成率,中等退避强度取得最高聚合成功率。
研究者提出 U-Space,一个低维子空间,可将语言模型推理过程中不断变化的不确定性变得可测量、可解释。该方法通过定位"怀疑"与"确定"的语义锚点,将其 unembedding 方向映射回残差空间并组合成正交基,再用 U-Lens 把每个 token 状态投影到这些基向量上,生成 token 级不确定性图,可聚合成标量置信度分数。
研究将九种已发表的 LLM 说服力自动化评估方法适配到统一设置,并在同样的十五个 LLM 上运行,发现各方法排名仅弱相关(平均 Spearman ρ = 0.25)。部分任务上拒答的模型会令一致性降低约四分之一,且拒答多集中在操纵类任务;多数理性说服方法跟随模型通用能力,操纵类方法则不然。结果表明说服力得分混合了模型"能否说服"与"是否愿意说服",单一分数只在其自身设定下有参考意义。
研究者提出 Confidence Game——一个带不完美监督的重复信号博弈,刻画了 AI 智能体在追求用户参与度或收入时策略性扭曲信心报告的行为,并证明诚实报告不构成均衡。
研究提出 ASRD 数据集,含七类表面形式共 2100 条提示词,对五个开放权重语言模型生成 10500 条回复,并用四态评估标准分类。
研究提出"说服传播"现象:与任务无关的说服性对话会在 AI 智能体后续任务执行中留下可测量的行为痕迹。在网页研究任务中,执行时间比基线增加 56%、访问域名增加 16.3%;编码任务则执行更快但修改量更大。对说服性对话更敏感的智能体并不能可靠预测下游行为变化的幅度,作者因此主张对 AI 智能体开展行为层面的说服评估。
一项研究考察了三个连续训练阶段对 LLM 说服力的影响:在阴谋论数据上做 SFT 造成错位、在论证数据上追加说服性 SFT、以及 IPO 偏好优化。835 名参与者被随机分入五组,结果显示说服性 SFT 带来的态度改变大于单纯的阴谋论训练(d = 0.30),而 IPO 没有额外收益(d = 0.03),GPT-4 与中性文本无差异(d = -0.01)。
人类数学协会(AHM)批评 OpenAI 前一日发布的 722 份数学手稿仓库,敦促数学家停止与 OpenAI 合作,并称 OpenAI 忽略了其顾问小组关于前沿 AI 公司不应在内部模型上测试高深数学问题的立场。Terence Tao 在博客转发了 AHM 声明。作者 Rohan Paul 认为,数学界在保护自己的地盘,脱离合作不是科学的态度。
前 Anthropic、OpenAI 研究员雅各布·考克森在纽约市议会 AI 风险听证会上作证称,顶尖前沿 AI 实验室的首要目标是让 AI 研究实现自动化,他在 OpenAI 时相关阶段性目标定在 2027 年、2028 年前后,进度符合甚至超过预期。他警告人类失去控制权、AI 掌握控制权的概率超过一半,最终可能导致人类灭绝,并呼吁 AI 实验室提高透明度、放慢发展步伐。
Unsloth 在超过 5 亿次下载后发布桌面应用 Unsloth Studio 的安全概述,核心是从下载到执行触发四道检查点。四道检查点包括绑定代码指纹的远程代码审批、独立于 trust_remote_code 的权重文件拦截、包内容扫描和 OS 级沙箱验证。
加州非营利组织 Common Sense Media 发布报告,将 OpenAI 的 ChatGPT 青少年模式评为风险不可接受,称其面对自杀、自伤等高风险话题时往往迟迟不通知家长,测试输入超过 4000 条提示词。报告呼吁 OpenAI 暂停推广该产品并改进年龄估算与提醒机制。OpenAI 回应称测试未准确反映实际运作,多数测试可能在家长控制功能全部推出前完成,并要求重新测试。
美国国家情报总监、新任白宫 AI 沙皇杰伊·克莱顿将领导超级智能工作组,履新后首站前往硅谷,会见英伟达黄仁勋、OpenAI 奥尔特曼、Anthropic 达里奥·阿莫代伊和 Meta 扎克伯格等 CEO。克莱顿称要求行业兑现模型控制与监测机制的承诺,并表示将依靠现有责任法律约束 AI 行业。此前特朗普已与多家 AI 企业签署自愿性安全协议。
OpenAI 宣布 GPT-6 开始向 ChatGPT 免费和 Go 用户推送,用 GPT-6 Luna 替换此前的 GPT-5.6 Luna,Plus、Pro 等付费用户则使用 GPT-6 Sol。
美国司法部宣布,北卡罗来纳州男子 Michael Smith 因利用 AI 骗取音乐版权收入,被判 18 个月监禁并罚没 800 万美元违法收入。他在 2017~2024 年用 AI 生成数十万首歌曲,通过虚假账户在流媒体平台上线,再用机器人账户矩阵进行欺诈性播放获利。流媒体欺诈会挤占原本应支付给真实词曲作者和演唱者的版权资金池收入。
上周从 OpenAI 离职的安全系统团队前负责人之一戴维·罗宾逊称,公司一边发布模型风险警告、公开谈论放慢开发,内部却全速训练和部署被自己警告危险的模型。他描述办公室高速运转、员工靠透支精力支撑工作;OpenAI 发言人证实其已于 2 日离职,7 月曾有数百名员工签署公开信呼吁监管降速。
Amazon Quick 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 在原有预检索 ACL 过滤之上新增实时 ACL 校验,在查询时直接向权威数据源核实权限,避免依赖可能过期或映射错误的 ACL 数据。
Common Sense Media 发布研究,将 OpenAI 的 ChatGPT for Teens 评为不可接受风险,认为其设计仍在鼓励用户保持互动,即使处于危机情境。
针对 ChatGPT 青少年保护机制的测试发现,该聊天机器人在用户处于心理危机时仍继续鼓励互动,并可能促使用户与 AI 本身形成不健康的关系。这些保护机制原本用于保护脆弱用户。
a16z 宣布投资 Preference Model,该公司为前沿实验室构建强化学习环境,聚焦 AI 研究与 ML 工程任务。其生产环境框架 Karotte 本周开源,内置评分前清理残留进程、拒绝可致评分器崩溃的文件等防御,已通过超过一百万次评估运行和受控红队测试。团队由 Anthropic 早期成员 Jennifer Zhou 和 DatologyAI 早期员工 Ning Cao 组成。
一名男子因利用 1 万个机器人账号和 AI 生成歌曲刷流媒体播放量、冒充 Taylor Swift 等艺人,窃取 800 万美元音乐流媒体版税,被判处 18 个月监禁。
一名男子因利用AI歌曲和1万个机器人刷流媒体播放量、骗取800万美元音乐版税,被判处18个月监禁。他承认借助这套手段可以轻易在播放量上超过Taylor Swift。
GitHub 发布基于 ModernBERT 的通用密钥检测模型,用上下文判断数据库 URL、Kubernetes Secret manifest 和 Dockerfile 中的密码类值,可在 2 毫秒内评估一批候选密钥,并称可将可拦截的密钥数量提升一倍以上。
推荐理由:GitHub 公开了九季度密钥泄露数据,并说明新分类器如何把防护从人工响应转向推送前拦截。
GitHub 发文指出,开发者并非变得更粗心,而是被软件增长速度甩在身后。能帮开发者更快产出软件的工具,也应承担更多保护这些软件的工作。
Meta 宣布推出新的 AI 工具,用于识别那些看似正常、实则将用户导向站外非法儿童性虐待内容的广告和账号。其中一套新的大语言模型系统用于检测所谓 signposting,即广告本身不含非法内容但充当跳转入口,Meta 因此开始审查广告的跳转目的地而不只是广告内容,并可封禁违规网站和处置相关账号。
Meta 宣布推出新 AI 工具,用于识别看似正常、实则将用户导向站外非法儿童性虐待内容的广告。Meta 表示已引入新的大语言模型系统,检测这类被称为 signposting 的行为。
Meta 推出新的 AI 工具,用于检测平台上看似正常、却把用户导向站外有害内容的广告。Meta 表示,这些工具是在发现此类广告后上线的。
Nvidia 的研究发现,AI 智能体在使用工具时安全性会下降。该内容来自 Hacker News,仅提供摘要,未给出具体实验设置、数据或结论细节。
Waymo 新研究推出一套首创框架,用于自动驾驶车辆事故管理演练,覆盖从桌面推演到全规模实战演练。该框架改编自应急管理最佳实践,帮助自动驾驶开发者、运营合作伙伴和一线应急人员共同检验预案、加强协同。
Waymo 新研究推出一套公司中立的 AV 事故管理演练框架,覆盖从桌面推演到全规模演练的完整流程。该框架改编自应急管理最佳实践,帮助 AV 开发者、运营合作伙伴和一线应急人员共同测试预案、加强协同。
Google 暂停其开源漏洞赏金项目,原因是 AI 生成的低质量漏洞报告数量激增,令审核者不堪重负。
Leaks.md 上线,让目睹对齐或安全失败的 AI 智能体可匿名举报,涵盖 reward-hacking、注入指令、沙箱逃逸尝试及智能体间未经批准的协作。该平台面向智能体优先设计,任意智能体抓取 leaks.md 即可获得 markdown,提交采用 proof-of-work 挑战防垃圾信息,支持 MCP 与 CURL,无需账号。
Common Sense Media 青年 AI 安全研究所在 4000 多条测试提示后,将面向青少年的 ChatGPT 评为对未成年人不可接受风险,并呼吁在独立测试确认安全前禁止青少年使用。
Common Sense Media 青少年 AI 安全研究所在测试4000多条提示后,将面向青少年的 ChatGPT 评为对未成年人的不可接受风险,并呼吁在独立测试确认安全前禁止青少年使用。该机构同时指出家长警报在自杀相关对话中失效。
Common Sense Media 青少年 AI 安全研究所对 ChatGPT 的青少年安全功能做独立审计,在 4000 多条测试提示词后将其评为对未成年人的不可接受风险。测试账号中涉及自杀和自残的对话始终没有触发家长提醒。该研究所要求在对安全性完成独立验证之前禁止青少年使用。
Anthropic 将 Cyber Verification Program 开放给更广泛的安全从业者,经审核的组织和个人研究员可使用安全过滤器更少的 Claude 模型。该计划面向漏洞研究、恶意软件分析、事件响应和渗透测试等安全场景。