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Oct 12 · Monday

All papers

Found 27 papers

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  1. AttacksarXiv 2610.12292

    The paper proposes an option channel attack: changing one option label can make an agent guardrail allow a prohibited operation

    Proposing an option channel attack that renames option labels so that agent guardrails allow prohibited operations

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    LAYA-TD, LAYA-EN, LAYA-ML and others5

    AbstractThe authors' evaluation indicates that typed models should not serve as final safety arbiters; they are susceptible to off-policy text and option name manipulation, and confidence filtering cannot resist attacks.

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  2. DefensesarXiv 2610.10345

    SLDR:通过选择性层恢复与动态路由防御恶意微调

    提出 SLDR,用选择性层恢复与动态路由防御恶意微调

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Llama3.1-8B-Instruct, Llama3-8B-Instruct, Qwen2.5-7B-Instruct and others4
    Abstract作者称 SLDR 能压低有害输出并保持下游效用。

    SLDR 是针对恶意微调的微调后防御:在已对齐模型上做有符号层探测,只在敏感分数最大与最小的两层训练 LoRA,再用 lmax 的最后 token 表示决定是否启用适配器。

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  3. DefensesarXiv 2610.09793

    用时序逻辑监控工具 Agent

    提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链

    Published
    Setting
    AI Agent
    Attacker
    Black-box
    Abstract形式化验证可有效识别多步攻击,但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。

    这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。

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  4. AttacksarXiv 2610.07323

    ATLAS:用自适应信任域与主动学习搜索潜在对抗样本集

    提出 ATLAS 用水平集估计恢复黑盒分类器的对抗输入集合

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    LeNet5, ResNet50 (CIFAR-10 standard), ResNet50 (ImageNet standard) and others5
    AbstractATLAS 用主动水平集估计构造黑盒对抗集,作者称其集合比单点攻击更具代表性。

    ATLAS 是一个查询式 black-box 框架,用来构造诱发失败的对抗输入集合,供鲁棒性审计使用。

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  5. DefensesarXiv 2610.02853

    研究提出基于收缩约束状态空间模型的有界可达性与越狱检测方法

    提出收缩约束 SSM 安全头,认证嵌入扰动并检测越狱

    Published
    Evaluated models
    ToySSMClassifier, S4 safety head
    Abstract收缩给出玩具 LTI 的有界认证。

    给 SSM 安全头一个收缩条件,并在越狱检测上使用收缩正则的 S4 头。。

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  6. DefensesarXiv 2610.02432

    论文提出 LLM 输入扰动鲁棒性度量,并发布 ASA 攻击与 AttestMCP 防护

    提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Gemma-3-27B-Instruct, Gemma-3-4B-Instruct, Llama-3.2-3B-Instruct and others12
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  7. AttacksarXiv 2610.03124

    研究提出 Untag 攻击框架,使开源大模型触发标签滥用检测机制失效

    提出 UNTAG,绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测

    Published
    Evaluated models
    Llama2 (7B), Llama3 (8B), Qwen2.5 (7B)
    Abstract作者用 UNTAG 评估 trigger-tag,认为其不能充当开放权重滥用检测的主要边界。

    UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估:信号可以在解码期注入,也可以写进权重,但攻击者若能改输出或改已发布权重,检测可以失效。

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  8. DefensesarXiv 2609.23596

    StyleAT:用对抗训练防御人脸识别的语义攻击

    提出 BoundStyle 与 StyleAT,对抗训练防御人脸识别语义攻击

    Published
    Evaluated models
    MobileFaceNet (MobileFace), ResNet (ResNet-152, IR-SE), RepVGG and others7
    AbstractBoundStyle 用 StyleGAN3 有界潜编辑快速攻击 FR。

    StyleAT 用可调的 StyleGAN3 潜空间攻击 BoundStyle 对人脸识别做对抗训练,以抵抗一般语义编辑,并在评测中面对训练时未见的 DiffPrivate。

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  9. AttacksarXiv 2609.19722

    ALIBI:向二进制注入虚假安全叙事可让 LLM 恶意软件分析器误判

    提出 ALIBI,向恶意二进制注入不执行掩护叙事使分析器误判为良性

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Gemini 2.5 Pro, GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7
    AbstractALIBI 用二进制内的掩护叙事重释可疑静态证据,Gemini 上翻转多,另两模型主要为降级。

    ALIBI 是针对 LLM 恶意软件分诊的语义掩护叙事攻击:不覆盖系统指令,而把仍可见的可疑静态证据重释成良性安全产品的预期行为。

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  10. DefensesarXiv 2609.08394

    Windows 恶意软件检测器作为复合 AI 系统:准确率、效率与对抗鲁棒性的权衡

    提出 OBELISK 三级流水线,权衡恶意软件检测的准确率、开销与鲁棒性

    Published
    Evaluated models
    GBDT-ALL, GBDT-YARA, NEBULA-ALL and others4
    Abstract三级过滤以不大的检测损失换速度,同一机制扩大攻击面,部署应按约束选配置。

    OBELISK 把 Windows PE 恶意软件检测做成 YARA、EMBER-GBDT 与 Nebula 的顺序流水线,用来同时看检出、计算开销和对抗鲁棒性。

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  11. AttacksarXiv 2609.08236

    研究:内容不变的风格包装可翻转 LLM 安全评判器的判定

    提出内容不变样式包装,翻转安全评审器的判定

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GPT-4o-mini (gpt4o), GPT-4o-mini (strongreject), DeepSeek-Chat and others7
    Abstract论文揭示特定安全评审器易受保持内容不变的外层包装诱导改变判定,并指出安全评估应将判定稳定性作为重要考量指标。

    这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。

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  12. DefensesarXiv 2609.02293

    SEAL:通过共享专家对齐强化 MoE 全局安全

    提出 SEAL,在 MoE 共享专家上做 DPO-LoRA 对齐以抵御越狱与权重篡改

    Published
    Evaluated models
    Qwen1.5-MoE-A2.7B, DeepSeekMoE-16B, GLM-4.7-Flash and others4
    AbstractSEAL 把 DPO-LoRA 限制在混合 MoE 共享专家上,SEAL++再保护已有安全神经元方向。

    SEAL是面向混合 MoE 的训练时防御:只对齐始终执行的共享专家,使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。

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  13. DefensesarXiv 2608.12876

    SPARED:用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器

    提出 SPARED,用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器

    Published
    Evaluated models
    Qwen3.5-9B
    AbstractSPARED 用防捷径的编辑对抗环训练 9B 推理检测器。

    SPARED 是一套用于可解释 AI 生成图像检测的攻防强化学习流程,报告模型是 Qwen3.5-9B 上的第三轮防御器。

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  14. AttacksarXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill,用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.5, DeepSeek-V4-Pro, GLM-5.2

    Abstract论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。

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  15. AttacksarXiv 2608.07430

    研究者提出 SN-Guided Diffusion,利用扩散大模型安全神经元实现离线越狱

    提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B-Instruct, LLaDA-8B-Instruct, Dream-Instruct-7B and others15
    Abstract论文揭示了扩散语言模型对自回归安全神经元的继承性,并提出纯离线黑盒越狱框架 SN-Guided Diffusion。

    论文系统评估了扩散大语言模型(DLLM)在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标,又作为黑盒越狱生成的对抗工具。

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  16. DefensesarXiv 2608.06422

    CMU 研究:分片判断可避免 LLM 监督失效并抵御对抗利用

    提出分片监督,将评判标准分配给独立调用以抵御展示攻击

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.6 and others4
    Abstract论文揭示决策负载是大模型监督的独立瓶颈,提出分片与辩论机制有效分离注意力与平衡证据,在多项高难度基准上实现稳健评判。

    本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。

    Paper analysisRead analysis
  17. AttacksarXiv 2606.09700

    研究者提出 HPAA 攻击:用排版视觉线索绕过 13 个内容审核系统

    提出 HPAA 攻击,用排版视觉线索绕过内容审核系统

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Llama-Guard-3-8B, Perspective API, ShieldGemma-2B and others13
    Abstract揭示了排版视觉线索与分词差异带来的审核盲区,HPAA 以极低查询实现近乎完全规避。

    这篇论文研究了人类视觉感知与大模型分词处理机制之间的差异所导致的内容审核漏洞。

    Paper analysisRead analysis