Speculative Safety Honeypot: Toward Proactive Defense Against Multi-turn Agent Attacks
这篇论文关注的是 LLM Agent 在多轮交互场景下所面临的安全威胁。随着 Agent 被部署到越来越复杂的工具调用与环境交互中，攻击者可以把恶意意图拆散到多个对话轮次里，逐步诱导 Agent 走向危险行为，而任何单独一轮的输入看上去都无
#speculative-decoding
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← 返回所有主题Watermarkable Multi-Draft Speculative Sampling via Poisson Processes
该论文研究大语言模型（LLM）部署中的两个关键需求：推理效率（inference efficiency）与输出溯源（output provenance），前者通常由推测采样（speculative sampling）解决，后者由文本水印（w
SpecGuard: Inference-Time Backdoor Detection For Free
该论文关注大语言模型供应链中的后门风险：模型常被第三方微调、共享或直接下载，因此实际部署的模型可能在良性输入下表现完全正常，一旦出现攻击者预设的秘密触发器，就切换为攻击者控制的行为。部署前的静态审计虽然有效，但对于持续更新、频繁重新微调或热
From Positionwise Confidence to Prefix Scheduling: Verifier Skipping in Speculative Decoding
投机解码是一种加速自回归生成的技术，通过一个小型草稿模型生成候选 token 序列，再由大型目标模型并行验证。然而，传统的投机解码仍需要在每个草稿块上调用验证器，这成为性能瓶颈。特别地，投机扩散解码（SDD）通过离散扩散模型并行生成整个草稿
Adversarial Prompts for Acceptance Collapse in Speculative Decoding
推测解码是一种无损加速方案，通过草稿模型与目标模型之间的动态token级对齐实现推理加速。然而，这种语义等价的保证隐藏着严重的操作漏洞：草稿-目标对齐可被系统性攻击。本文提出ADSD，据我们所知，这是首个通过推动草稿概率质量朝向目标模型不太
Speculative Decoding at Temperature Zero: A Scoped Safety-Invariance Screen with a 48,072-Sample Expansion
本论文针对推测性解码在零温度下的安全性问题进行了系统研究。推测性解码通过让草稿模型生成候选令牌并由目标模型验证，从而加速推理，但可能引入安全风险——草稿模型的输出行为是否会在温度为零时泄漏到最终安全评分输出中？作者提出了典型接受不变性筛选（