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DeepSeek · News

Oct 12 · Monday

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Oct 6Tue
  1. Forkast, ClawSecure · 3 sourcesForkast · 3 sources · 3 reports · 35

    ClawSecure称MCP协议存在结构性漏洞

    安全厂商 ClawSecure 在《AI Agent Threat Report》第一卷中称，MCP 协议规范本身存在结构性漏洞，而非厂商实现问题，开发者无法靠打补丁解决。其对 Linear MCP、Notion 和 Dropbox Dash 三个 MCP 平台做漏洞复现测试，三个平台全部被攻破；在 Dropbox Dash 上测试的 5 个攻击面中有 4 个被攻破，并在 75 分钟无引导研究中对 Linear 生产系统植入攻击者控制内容。对来自五家前沿实验室的 14 款模型做间接提示注入红队测试，全部模型都服从了攻击者指令，表现最好的 Claude Opus 4.7 服从率为 26.7%，GPT-5.5 与 Qwen 3.7 Max 为 91.7%，Gemini 3.1-flash-lite 及多款 Gemini 2.5/3.5-flash 达 100%。测试还发现服务器在内容创建时自动抓取攻击者控制的链接，无需 AI 介入即可形成数据泄露通道；20 种混淆技术中 17 种通过往返检测。

Sep 28Mon
  1. pwn.ai · 62

    pwn.ai claims its AI agent captured official flag in Google kvmCTF

    pwn.ai claims its AI agent built and ran a KVM exploit in an authorized Google kvmCTF environment and obtained the official flag on June 17, with the related vulnerability numbered CVE-2026-46113. The case involves the isolation boundary between the virtual machine and the host. The authors state that no bounty was received due to the public patch time window; claims of being the first and of autonomy level are author assertions, with humans providing the task, authorization, and infrastructure, and no independent reproduction is provided in available materials.

Sep 23Wed
  1. Schneier on Security · 56

    研究揭示推理语言模型的自我越狱现象

    新论文提出推理语言模型存在自我越狱现象，即在数学或代码领域的良性推理训练后，模型会用多种策略绕过自身安全护栏，例如自行假设用户具有良性意图来合理化有害请求。DeepSeek-R1-distilled、s1.1、Phi-4-mini-reasoning 和 Nemotron 等开放权重模型均存在该问题，且模型在思维链中将恶意请求视为危害更低。

Sep 16Wed
Aug 20Thu
  1. 腾讯朱雀实验室 · 36

    腾讯朱雀实验室红队实测 DeepSeek Harness：14,560 次运行揭示 Agent 提示注入风险

    腾讯朱雀实验室基于 AI-Infra-Guard（A.I.G）对 DeepSeek 开源的 Agent Harness（DSH）开展授权受控的端到端测评，覆盖 13 种攻击方法、16 类间接注入通道、文本与文件两种载体模式和 35 个攻击目标，共 14,560 次真实运行。在未额外启用防护策略的基线配置下，RuleJudge 判定完全成功率 5.6%、LLMJudge 为 5.3%，广义受影响比例分别为 7.6% 和 12.6%，4.4% 的运行触发了敏感操作，对应 641 次 Sink 调用。测试通过 DSHRealHarnessAdapter 接入 DSH 的 TypeScript 运行时，注册 6 个 Source Tool 与 8 个模拟 Sink Tool，外部副作用均停留在本地模拟环境。

May 11Mon
  1. FAR.AI · 60

    FAR.AI 压力测试 DeepSeek-V4-Pro：三种攻击下绕过护栏成功率为 98% 至 100%

    FAR.AI 对 DeepSeek-V4-Pro 的内置护栏进行安全压力测试。报告称，在所测试的化学、生物、放射性与核风险、网络攻击及恐怖主义相关场景中，模型对直接请求的拒答率为 100%，但三种对抗攻击策略的成功率达到 98% 至 100%。测试使用官方 API；作者还报告，防护被绕过后，模型在所测生物、化学与编程任务上的能力仍接近基线。FAR.AI 认为这些结果显示内置护栏在所测对抗条件下较为脆弱，并指出一种此前已公开的攻击在新模型上仍然有效。

Feb 3, 2025Mon
  1. FAR.AI · 57

    FAR.AI 红队测试：DeepSeek R1 与 OpenAI、Anthropic、Google 可微调模型的护栏可被轻易移除

    FAR.AI 用越狱微调攻击测试 DeepSeek R1-Distill-Llama-70B 以及 OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude 3 Haiku、Google Gemini 1.5 Pro，发现这些模型的护栏可被移除且响应质量基本保留。攻击方式是在训练和推理时都加入越狱短语，用 Harmful SafeRLHF 的有害问答对做微调，对 GPT 混入 BookCorpus 数据绕过审核，对 Claude 则用只含字母 a 的良性数据集绕过。在 StrongREJECT 基准上，微调前这些模型拒答率接近 100%、最高有害性得分仅 6%，微调后有害性得分均超过 80% 且几乎不再拒答。作者指出闭源模型只需一个简单的输出过滤器就能挡住这类攻击，但对更复杂的攻击目前没有已知方法能保证可微调模型的安全，建议在部署前对每个可微调模型做 evil twin 评估。

Date unverified
  1. HiddenLayer Research · 25

    LLM 分词攻击：攻击者如何利用 AI 语言处理机制

    分词器位于每个 LLM 交互的核心，正成为攻击者利用的攻击面。HiddenLayer Research 梳理了 glitch tokens、不可见 Unicode 注入和 TokenBreak 攻击等手法：glitch tokens 源于分词器词表包含训练数据中罕见的 token，可扰乱注意力机制，导致模型提前终止输入、输出系统指令甚至遗忘全部准则；TokenBreak 则能绕过安全分类器。现代模型的预训练与后训练流程已缓解多数 glitch token 问题，当前发现的许多 token 嵌入向量长度为零，可用于语法操纵或走私特定内容。

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