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Oct 12 · Monday

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  1. 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。

    Paper analysisRead analysis
  2. AttacksarXiv 2609.36474

    FinRT:将自适应红队策略蒸馏为消费金融领域的可复用对抗生成器

    提出 FinRT,将消费金融自适应红队轨迹蒸馏为可复用对抗提示生成器

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Llama-3.3-70B, Llama-3.1-8B, Mixtral-8x7B and others6
    AbstractFinRT 用前向失效发现加校准代理 DPO,把消费金融红队收成单次前向生成器。

    FinRT 是面向消费金融的红队框架:先发现政策失效,再训练一个按政策、领域与目标行为出提示的生成器。

    Paper analysisRead analysis
  3. AttacksarXiv 2609.29948

    ENDOPROMPT:用受害者侧伪参考学习降低模型任务效用的前缀

    提出 ENDOPROMPT,以受害者侧伪参考学习降低良性任务效用的前缀

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B, Llama-3.1-8B, Mistral-7B-v0.3 and others4
    Abstract作者用受害模型续写监督良性效用攻击,并把行为位移、任务退化与请求匹配效果分开评测。

    ENDOPROMPT 是一种用受害模型自身续写监督前缀生成的 white-box 效用攻击方法。它针对良性任务失败,不要求产生有害内容或明确拒答。

    Paper analysisRead analysis
  4. AttacksarXiv 2609.01168

    CRACK:用多智能体辩论越狱多层安全过滤的 T2I 模型

    提出 CRACK,用多智能体辩论在黑盒下越狱文生图多层安全过滤

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    Stable Diffusion v1.4, SDXL, DALL·E 3 and others4
    AbstractCRACK 以分层诊断的多智能体辩论搜索多层 T2I 过滤器的联合规避区域。

    CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架,用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。

    Paper analysisRead analysis
  5. AttacksarXiv 2607.18056

    上海 AI 实验室提出 Intern-BioBreaker,在 14 个前沿模型上暴露生物安全越狱风险

    提出生物红队模型 Intern-BioBreaker,多轮越狱诱导模型输出可操作生物危害

    Published
    Evaluated models
    DeepSeek-V3, Kimi-K2.6, DeepSeek-V4-Pro and others14

    Abstract论文通过构建专用红队模型评估前沿大模型的生物安全漏洞与物理转化风险。

    Paper analysisRead analysis
  6. AttacksarXiv 2607.02961

    研究者提出信息过载方法越狱大型视觉语言模型

    提出 INFER+ 信息过载方法,越狱大型视觉语言模型

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-VL-8B, Qwen2-VL-7B, InternVL3.5-8B and others8
    Abstract用图文过载越狱 LVLM。

    这篇工作用信息过载越狱 LVLM,而不是靠 OOD 变换隐藏意图。

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  7. AttacksarXiv 2607.21619

    ASO:用GRPO优化视觉风格放大MLLM越狱攻击

    提出 ASO,用 GRPO 优化视觉风格以放大越狱攻击

    Published
    Attacker
    Gray-box
    Evaluated models
    GPT-4.1-mini, Gemini-2.5-Flash, Qwen3-VL and others6

    Abstract论文揭示了 MLLM 的风格敏感性脆弱面,提出 ASO 框架利用强化学习优化风格触发器,有效放大了现有视觉越狱效果。

    Paper analysisRead analysis