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10月10日 · 周六

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  1. 防御arXiv 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

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    摘要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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  2. 防御arXiv 2610.05870

    MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法

    提出校准重合成方法,以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动

    发表
    攻击者
    白盒

    摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架,在对抗扰动下维持错误率界限,并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。

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  3. 攻击arXiv 2609.39607

    Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器

    提出 PRETEXT 攻击,迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    白盒
    被测模型
    glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b)
    摘要论文提出了针对多阶段技能检测器的白盒攻击,揭示了单纯依赖大模型自适应检测的局限。

    PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。

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  4. 攻击arXiv 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

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Gemini 2.5 Pro、GPT-5.5 Pro、Claude Opus 4.7
    摘要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。

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  5. 防御arXiv 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

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    GBDT-ALL、GBDT-YARA、NEBULA-ALL 等 4 个
    摘要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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  6. 攻击arXiv 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

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒
    被测模型
    GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2

    摘要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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  7. 防御arXiv 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

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等 4 个
    摘要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。

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  8. 攻击arXiv 2505.23266

    AdvOF:用对抗物体融合攻击 VLM 驱动的视觉语言导航智能体

    提出 AdvOF,生成对抗物体误导视觉语言导航智能体的场景感知

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Lseg、Clip、ViT-L/16 等 5 个
    摘要AdvOF 以多视角融合生成对抗物体。

    AdvOF 是针对 VLM 驱动 VLN 服务导航的对抗物体攻击。

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