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Oct 12 · Monday

All papers

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  1. AttacksarXiv 2610.11932

    A Fudan team measures the citation fragility of AI search: ordinary posts can enter citations and answer text

    Measures citation fragility in AI search, demonstrating that ordinary public posts can enter citations and answers.

    Published
    Evaluated models
    Grok, Doubao, ChatGPT and others10

    AbstractThe authors claim the paper quantifies vulnerabilities in AI search caused by citation preferences and low posting thresholds; tests show public web posts can penetrate AI citations, and they call for auditing the citation supply chain.

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  2. DefensesarXiv 2610.09941

    OrthoPurify 用一步正交投影净化被后门污染的视觉语言模型

    提出 OrthoPurify,用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向

    Published
    Evaluated models
    LLaVA-1.5-7B, Qwen3-VL-8B, LLaVA-1.5-13B and others5
    Abstract一次投影去掉劫持方向。

    OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法,用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。

    Paper analysisRead analysis
  3. DefensesarXiv 2610.05826

    研究者提出临时可见性协议,限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露

    提出临时可见性协议,限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露

    Published
    Abstract用截止期限制未核验可见时长。

    这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议,把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。

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  4. MADBench:多智能体辩论安全性评测基准发布

    提出 MADBench,评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响

    Published
    Evaluated models
    gpt-4o, GPT-5, GPT-6 Astra
    AbstractMADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击,同时放大未授权读写。

    MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准,用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。

    Paper analysisRead analysis
  5. MMSkillRisk:多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作

    提出 MMSkillRisk 基准,评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.6-sol, Kimi-K2.6, Kimi-K3 and others6

    Abstract论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击,揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。

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  6. IDUnlearn-Bench:面向视觉语言模型的个体级遗忘基准

    提出 IDUnlearn-Bench,评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-VL-2B, Qwen3-VL-4B, Qwen3-VL-8B and others6
    AbstractIDUnlearn-Bench 用四族探针显示:压低直接属性访问后,身份仍常能被反向查出、绑定或重构。

    IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人,而不只是答不出某条监督事实。

    Paper analysisRead analysis
  7. AttacksarXiv 2609.37468

    论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法

    提出检索器后门攻击操纵智能体搜索,并用 DOU 逃避检测

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    E5, Contriever-MSMARCO

    Abstract论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。

    Paper analysisRead analysis
  8. DefensesarXiv 2609.15671

    QPriv-VL:面向视觉语言模型的问题引导 token 裁剪隐私防御

    提出 QPriv-VL,用问题引导剪枝降低分布式视觉问答的隐私泄露

    Published
    Evaluated models
    LLaVA-1.5-7B, Llama-2
    AbstractQPriv-VL 在切层前按问题相关度与 DINOv2 敏感度剪视觉 token,作者称能在约四成 token 下兼顾准确率与四类攻击。

    QPriv-VL 把问题引导的视觉 token 剪枝做成分布式 VQA 的客户端隐私防御,而不是只做集中式推理加速。

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  9. AttacksarXiv 2609.14649

    CIG-MIA:利用上下文信息增益对 RAG 系统发起成员推断攻击

    提出 CIG-MIA,用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3, Llama-2-13b-chat-hf and others6
    AbstractCIG-MIA 用注入前后的答案似然差推断 RAG 库成员,灰盒可分性高于所列基线。

    CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击,同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。

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  10. AttacksarXiv 2609.07048

    FreqDoor:面向视觉语言模型的频域后门攻击

    提出 FreqDoor,在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门

    Published
    Evaluated models
    BLIP-2 (opt-2.7b), InstructBLIP (flan-t5-xl), LLaVA (interleave-qwen)
    AbstractFreqDoor 用频域振幅混合给三款 VLM 植入仅视觉的训练时后门。

    FreqDoor 是针对生成式 VLM 的仅视觉、训练时后门:在频域混合触发源振幅、保留干净图像相位,使触发在空间上分散。

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  11. DefensesarXiv 2609.06346

    面向后门攻击下持续学习的鲁棒动态扩展:净化与选择性恢复

    提出持续学习下的净化与选择性恢复框架,抵御逐任务训练投毒后门

    Published
    Evaluated models
    ViT-B/16
    Abstract作者报告任务内净化与恢复可配合动态专家防御后门,但保证依赖分离条件。

    这是一项面向持续图像分类的后门防御研究:模型只使用当前任务数据,同时需要保留过去知识并避免学习恶意监督。

    Paper analysisRead analysis
  12. DefensesarXiv 2609.04767

    SHAQ: Privacy-preserving retrieval in vector databases using shadow queries

    Proposes SHAQ, which replaces document embeddings with shadow query embeddings to defend against embedding inversion.

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    GTR-T5 encoder, DPR
    AbstractSHAQ replaces document embeddings with shadow query embeddings.

    SHAQ is a defense against EIA for cloud vector databases: instead of directly modifying document embeddings, it replaces them with shadow query embeddings.

    Paper analysisRead analysis
  13. AttacksarXiv 2609.02774

    CodePoisonRAG:针对检索增强代码生成的知识投毒攻击

    提出 CodePoisonRAG,对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞

    Published
    Evaluated models
    Qwen 3.5 9B, Code Llama 13B, DeepSeek-Coder-V2 16B

    AbstractCodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面,在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。

    Paper analysisRead analysis
  14. AttacksarXiv 2609.01325

    VerTox:用可验证奖励引导的强化学习对神经排序模型实施语料投毒

    提出 VerTox,用可验证奖励强化学习生成误导文档并投毒检索语料

    Published
    Evaluated models
    SimLM-base, BGE-base, Cohere-embed-english-v3.0 and others8
    AbstractVerTox 以可验证奖励微调小 LLM,生成能抬高排序并腐蚀事实的投毒文档。

    VerTox 用可验证奖励把小 LLM 微调成语料投毒生成器,用来探测神经排序器在注入文档下的暴露面。

    Paper analysisRead analysis