ADTGuard：大模型流式推理的自适应深度-时间防护
原文标题：ADTGuard: Adaptive Depth-Time Safeguard for Streaming Inference in Large Language Models
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论文提出 ADTGuard，在 token 释放前逐 token 检测，通过深度-时间安全动态整合各层安全证据并累积风险，用因果深度路由器自适应选择观测层，并借助风险起始目标细化从响应级标签构造 token 级训练目标。仅需 1600 万可训练参数，在多个安全基准上达到或超过现有防护水平。
- 问题
- 流式生成时有害内容可能在完整校验前就释放给用户。
- 方法
- 逐 token 释放前检测，用深度-时间安全动态整合各层证据并累积风险，因果深度路由器按前缀自适应选层，再用风险起始目标细化从响应级标签构造 token 级目标。
- 结果
- 仅 1600 万可训练参数，在多个安全基准上达到或超过现有防护水平。
- 影响
- 给流式输出场景提供低参数、可前置拦截的护栏方案，适合直接嵌入推理服务。
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