文章核心总结与创新点一、主要内容该研究针对大型语言模型（LLMs）易受越狱攻击的安全隐患，提出了一种无需训练的内部激活防御框架SAID（Self-Activating Internal Defense）。现有防御方法多依赖外部干预（如输入过滤、输出修改），存在泛化能力弱、损害模型可用性或计算开销大等问题，而SAID通过激活模型内在安全机制，将防御从“外部修正”转向“内部能力激活”。SAID包含三阶段核心流程：模型原生意图蒸馏：从可能存在混淆或对抗性的输入中提取核心语义，长输入采用分层蒸馏策略确保意图捕捉完整性；最优安全前缀探测：通过实证优化的安全前缀激活模型潜在安全意识，该前缀经结构化搜索筛选，在强化安全性的同时不损害良性任务性能；保守聚合策略：整合多个探测结果，若任一核心意图被标记为不安全则拒绝响应，确保对多维度威胁的鲁棒防御。实验在5个开源LLM（Vicuna-7B/13B、Llama2-7B、Guanaco-13B、Llama-3-8B-Instruct）上展开，针对6种先进越狱攻击（GCG、AutoDAN、PAIR等），结果显示SAID在降低有害输出方面显著优于现有防御方法，同时保持良性任务性能，且计算开销极小。二、创新点提出首个无需训练的内部激活防御框架SAID，通过意图蒸馏、安全探测和保守聚合的三阶段流程，利用模型自身推理能力实现主动越狱防御；