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完整标题与摘要 · 22 条- 会议论文USENIX Security 2025
PRSA：针对真实提示服务的提示窃取攻击
提出 PRSA 攻击框架，仅凭少量输入输出推断提示意图并复现功能，在提示市场攻击成功率由 17.8% 升至 46.1%，并给出两种防御思路。
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CertPHash：通过鲁棒训练实现可认证的感知哈希
提出首个可认证感知哈希系统，用抗规避、抗碰撞与功能性三项优化项训练，对规避和碰撞攻击给出可证明保证，并在违规内容检测中表现良好。
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基于 LLM 约束求解的混合语言处理器模糊测试
HLPFuzz 用 LLM 求解复杂约束，在 9 个语言处理器中发现 52 个 bug，覆盖率最高领先 190%。
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无数据的模型相关攻击：释放生成式 AI 的潜力
利用生成式 AI 在无数据、黑盒条件下发动模型提取、成员推断与模型反演攻击，效果可比拥有训练数据和参数的白盒基线。
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数据复制：机器遗忘中的一种多用途攻击范式
攻击者复制训练子集后请求遗忘，发现重训练在某些条件下失效、遗忘会导致模型退化，且近重复样本可绕过去重检测。
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跨模态提示反演：统一针对文本与图像生成模型的威胁
提出统一的提示反演方法，先训练反演模型再用强化学习微调，可从输出重建文本和图像模型的提示，并扩展到视频，优于各自的最优方法。
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留意不起眼之处：揭示对齐 LLM 拒答边界中的隐藏弱点
发现追加多个 eos token 会造成上下文分割并使输入逼近拒答边界，可提升 8 种越狱方法在 16 个开源模型上的成功率，主流商用 API 同样受影响。
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恶意 LLM 对话 AI 诱使用户泄露个人信息
对502名参与者的对照试验表明,恶意设计的对话 AI 比良性 AI 套取更多个人信息,其中利用隐私社会属性的策略最有效且风险感知最低。
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激活近似会给对齐 LLM 带来安全漏洞：全面分析与防御
首次系统评估七种激活近似技术，发现十个对齐模型均出现安全退化，并提出 QuadA 方法缓解。
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SOFT：选择性数据混淆保护 LLM 微调免受成员推断攻击
先系统评估微调 LLM 对 MIA 的脆弱性，发现攻击利用微调中的损失下降，再提出 SOFT 选择性混淆数据，在六个领域平衡隐私与性能。
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用 LLM 合成输入生成器实现低成本、全面的非文本输入 fuzzing
G²FUZZ 让 LLM 合成并变异 Python 输入生成器，再由 AFL++ 做局部变异；在覆盖率和找 bug 上优于现有工具，发现 10 个新 bug，3 个获 CVE。
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利用任务级漏洞：LLM 的自动越狱攻击与防御基准
提出基于知识分解的任务级越狱，不依赖特定提示或 token，抗重新对齐能力更强，成功率比 SOTA 高约 10%，并据此构建防御评测基准。
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JBShield：通过激活概念分析与操控防御 LLM 越狱攻击
基于线性表示假设分析越狱机制，提出同时检测并调整隐层表示的 JBShield，平均检测准确率 0.95，攻击成功率从 61% 降至 2%。
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自解释对抗图像
提出针对视觉语言模型的跨模态间接注入攻击，图像内含隐藏元指令，可操控模型回答的风格与观点。
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以火攻火：面向对抗性 Android 恶意软件检测的持续攻击防御
提出 HagDe，对样本沿梯度上升方向迭代扰动，利用对抗样本损失异常上升来检测，对 AdvDroidZero 和 BagAmmo 防御效果分别达 88.5% 和 90.7%。
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Atkscopes：针对感知哈希的多分辨率对抗扰动统一攻击
提出多分辨率扰动，统一攻破 PhotoDNA、PDQ、NeuralHash 与 pHash，可实现规避或触发监管，收敛效率明显提升。
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USD：基于场景图的文生图模型 NSFW 内容检测
利用场景图生成与分类识别图像中的有害实体与关系，F1 平均高出基线 95.52%，并可定位并移除 95% 的有害内容。
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SafeSpeech：针对恶意语音合成的鲁棒通用语音保护
提出 SPEC 技术，在上传前给语音嵌入不可察觉扰动以阻止声音克隆，对多种合成模型有效且能抵御自适应对手，可实时运行。
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神经隐身斗篷：通过被攻陷的 AI 图像信号处理在图像中隐藏攻击者
通过数据投毒在 AI 驱动的 ISP 模型中植入后门，使穿特定斗篷的人在输出图像中被完全抹除，并在真实场景中验证。
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AudioMarkNet：用于深度伪造语音检测的音频水印
在原始语音中嵌入水印，阻止其被用于 TTS 说话人自适应，从而可检出开源和商用 TTS 生成的伪造语音，并对自适应攻击保持鲁棒。
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PoisonedRAG：针对大模型检索增强生成的知识污染攻击
向知识库注入少量恶意文本即可诱导 LLM 输出攻击者指定答案，每个目标问题注入 5 条文本攻击成功率达 90%，现有防御不足。
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使用大语言模型进行密码猜测
PassLLM 用 LoRA 微调 LLM 覆盖四类密码猜测场景，在 11 个真实数据集上成功率高于现有最佳方法。