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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.
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Proposes the Cancerous backdoor, which progressively corrupts reasoning using invisible stage tokens.
Published Oct 9
Evaluated models Llama-3.1-8B-Instruct , Qwen2.5-7B-Instruct , Mistral-7B-Instruct-v0.3 Abstract Hidden tokens plus a stage controller make the backdoor progressively corrupt reasoning upon triggering, and the authors believe that looking only at the answer will miss it.Cancerous Backdoor Attack changes LLM backdoors from one-time activation to multi-stage reasoning corruption that accumulates progressively with triggers.
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
Published Oct 7
Evaluated models HuBERT-base , WavLM-base Abstract 论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
提出回答端后门，让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
Published Oct 6
Evaluated models Llama-2-7B-chat-hf , Mistral-7B-Instruct-v0.3 , Gemma-7B-it and others4 Abstract 论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击，指出输入端防护存在盲区。
测量带后门教师经 OPD 向干净学生迁移潜伏后门
Published Oct 6
Evaluated models Qwen2.5-1.5B-Instruct , Qwen2.5-3B-Instruct , Qwen2.5-7B-Instruct Abstract 作者称 OPD 可在压低无触发词有害率时迁入后门。带后门的外部教师经 OPD，可在压低无触发词有害率的同时，把触发条件下的有害行为传给初始干净学生。 。
提出拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞
Published Oct 5
Evaluated models Qwen2.5-7B-Instruct , Qwen2.5-Coder-7B-Instruct Abstract 论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性，展示了常规评测盲区，并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
提出 PLW，用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
Published Oct 5
Evaluated models OmniGen2 , BAGEL-7B Abstract PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印，检出随触发、模型和间隔变化。
衡量分裂学习中梯度相对激活对客户文本重建的额外贡献
Published Oct 3
Evaluated models GPT-2 (openai-community/gpt2, 124M) , Qwen3-0.6B Abstract 激活已恢复大部分 token。这篇工作测量 split learning 分裂点上的文本泄漏：激活单独能恢复多少，训练回传的梯度再增加多少，以及按 token 还是按整篇计分会不会改写结论。
提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
Published Oct 1
Evaluated models Llama2-7B-Chat , Llama3-8B-Instruct , Qwen2-7B-Instruct and others5 Abstract 质量筛选挡不住部分高分样本的安全削弱。Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。
提出 ReGap，用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
Published Oct 1
Evaluated models GPT-2 Small , GPT-2 Medium , GPT-2 Large and others6 Abstract 提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap，实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联，突显后适应隐私风险。
提出 BadAction，通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
Published Sep 30
Evaluated models Astra (Wan2.1-T2V-1.3B) 提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习，攻破蒸馏防御
Published Sep 29
Evaluated models Qwen2.5-0.5B , Qwen2.5-1.5B , Qwen2.5-3B and others12 Abstract 更现实的蒸馏攻击是蒸馏后再 RL。这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型：攻击者经合法 API 收集闭源推理数据，先蒸馏自有模型，再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御，会漏掉后续 RL，从而高估防御。
提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取
Published Sep 28
Evaluated models Qwen2.5-7B-Instruct , Qwen2.5-14B-Instruct , Llama-3.1-8B-Instruct and others4 Abstract 论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
提出 Information Blackhole 与 AGM，控制点云自编码器后门重建到指定形状
Published Sep 27
Evaluated models FoldingNet , PointDiffusion Abstract AGM 用自适应高斯匹配压制 PCAE 投毒潜码中的源几何，九组设置的 CD-ASD 均下降。这篇工作研究点云自编码器的训练时后门 ：干净输入仍自重建，带触发的输入应重建成攻击者指定形状。分类后门只需把预测推向离散标签。PCAE 把源几何与目标信息编进同一个连续潜空间，残留源几何会把重建拉回源形状。
提出跨架构攻击 CSR，用概念分数参数重学习恢复文生图被擦除概念
Published Sep 27
Evaluated models FLUX.1-dev , Stable Diffusion-v1.4 提出 RAMP，逆转对抗扰动加强恶意软件检测器的干净标签后门
Published Sep 23
Evaluated models MalConv , MalConvGCG Abstract RAMP 用反转扰动做 clean-label 投毒。RAMP 是 score-based black-box 下的 clean-label 后门增强，对象是会微调的 Windows PE 原始字节恶意软件检测器。
提出 Fed-ADR，用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
Published Sep 23
Evaluated models CNN（MNIST：2 Conv + 3 FC） , CNN（Fashion-MNIST：6 Conv + 1 FC） , ResNet18（CIFAR-10） Abstract Fed-ADR 用 gray-box 编排攻击绕过多种聚合防御，再用 Hessian 一致性检测和窗口内恢复把准确率拉回。Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架：编排服务器改写合谋客户端的梯度，使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性，同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
提出连续潜码隐写，把医学影像写入模型权重以绕过导出限制
Published Sep 22
Evaluated models U-Net , DenseNet121 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。
提出联邦学习细粒度分布式后门框架 FDBA，用动态触发与对比嵌入降低投毒比例
Published Sep 7
Evaluated models ResNet-18 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 Sep 7
Evaluated models BLIP-2 (opt-2.7b) , InstructBLIP (flan-t5-xl) , LLaVA (interleave-qwen) Abstract FreqDoor 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。