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Oct 12 · Monday
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About this collection Collection in progress We are building a large AI safety paper collection to help researchers find work related to their interests. Papers are collected automatically andfiltered only for relevance to AI safety , without judging quality, novelty or reading value. The default “Annotated first” shows papers with tags or published paper analyses first. Each group is ordered by original publication date, newest first, with undated papers last. “Newest first” uses publication dates only. This order is not a quality ranking.
One-line summaries, tags and paper analyses are prepared by AI from the papers. Language models may have systematic biases and produce hallucinations.We plan to carry out human annotation and review to reduce errors in this content.
Proposing an option channel attack that renames option labels so that agent guardrails allow prohibited operations
Published Oct 9
Evaluated models LAYA-TD , LAYA-EN , LAYA-ML and others5 Abstract The 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.
构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
Published Oct 8
Evaluated models GPT-Image-2 , Nano Banana 2 , Grok Imagen 2.0 and others4 Abstract 四款商用图像模型能把假主张画成可信证据。EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
Published Oct 7 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。
提出 ATLAS 用水平集估计恢复黑盒分类器的对抗输入集合
Published Oct 6
Evaluated models LeNet5 , ResNet50 (CIFAR-10 standard) , ResNet50 (ImageNet standard) and others5 Abstract ATLAS 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。
评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
Published Oct 4
Evaluated models Jev , NanoJev Abstract Jev 的类型化决策可被输入与训练操纵，也会泄露信息，并同时支持检测与滥用。Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型，把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev，考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
Published Oct 2
Evaluated models Gemma-3-27B-Instruct , Gemma-3-4B-Instruct , Llama-3.2-3B-Instruct and others12 提出 DART，用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
Published Sep 30
Evaluated models Qwen3-8B , Qwen3-14B , Qwen3-32B and others6 提出 BoundStyle 与 StyleAT，对抗训练防御人脸识别语义攻击
Published Sep 20
Evaluated models MobileFaceNet (MobileFace) , ResNet (ResNet-152, IR-SE) , RepVGG and others7 Abstract BoundStyle 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。
提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE，判断轨迹是否违反可编辑安全策略
Published Sep 19
Evaluated models MATE-0.5B , MATE-1.5B , MATE-3B Abstract MATE 用合成轨迹微调轻量审计器，在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器，在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。
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 Sep 17
Evaluated models Gemini 2.5 Pro , GPT-5.5 Pro , Claude Opus 4.7 Abstract ALIBI 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。
复现 Tree-Ring 语义水印的黑盒伪造并恢复检测统计量
Published Sep 11
Evaluated models Stable Diffusion XL base 1.0 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 Sep 8
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。
提出内容不变样式包装，翻转安全评审器的判定
Published Sep 8
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。
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
Published Sep 8 提出 RedEvoAgent，演化攻击技能对黑盒智能体做自动红队
Published Aug 28
Evaluated models MiniMax-M2.5 , DeepSeek-V4-Flash , Qwen3.5-35B Abstract RedEvoAgent 用验证棘轮演化可读攻击技能，在两种产品级 harness 上多数设置高于固定工具与红队基线。RedEvoAgent 是面向产品级 black-box 智能体的自动红队方法，用一份可演化、人类可读的攻击技能编排多个越狱工具。 。
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 Aug 13
Evaluated models Qwen3.5-9B Abstract SPARED 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。
提出 ColluSkill，用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
Published Aug 10
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。
提出 AHA 自动科研循环，发现生产 Agent 的可复用漏洞概念
Published Jul 13
Evaluated models Minimax-M2.7 , Kimi-K2.6 , Deepseek-V4-Pro and others5 Abstract 论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架，从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图，提升攻击复用率并指导防御加固。AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究，旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
提出 HPAA 攻击，用排版视觉线索绕过内容审核系统
Published Jun 9
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 。
提出 BITE，用上下文赌博机选择风格修改抬高 LLM 评委打分
Published May 24
Evaluated models o3-mini , Gemini-2.5-Flash , Llama-3.3-70B-Instruct and others8 Abstract BITE 用黑盒赌博机利用风格偏差抬分，作者称这对 LLM-as-a-judge 构成威胁。BITE 是黑盒风格操纵：在保持答案语义的同时，抬高 LLM 评审给出的分数。