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10月10日 · 周六

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找到 107 篇

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  1. 攻击arXiv 2610.12292

    论文提出选项通道攻击:改一个选项标签即可让 Agent 护栏放行违规操作

    提出选项通道攻击,重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LAYA-TD、LAYA-EN、LAYA-ML 等 5 个

    摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者,其易受非策略文本与选项名称操控,且置信度过滤无法抵御攻击。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.11112

    EpiReal-Bench:商用图像生成模型虚假声明红队基准

    构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-Image-2、Nano Banana 2、Grok Imagen 2.0 等 4 个
    摘要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。

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  3. 防御arXiv 2610.10345

    SLDR:通过选择性层恢复与动态路由防御恶意微调

    提出 SLDR,用选择性层恢复与动态路由防御恶意微调

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Llama3.1-8B-Instruct、Llama3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 4 个
    摘要作者称 SLDR 能压低有害输出并保持下游效用。

    SLDR 是针对恶意微调的微调后防御:在已对齐模型上做有符号层探测,只在敏感分数最大与最小的两层训练 LoRA,再用 lmax 的最后 token 表示决定是否启用适配器。

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  4. 防御arXiv 2610.09703

    研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制

    提出 Safety-Aware Pruning,缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LLaVA-1.5-7B
    摘要剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。

    这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为,并给出推理时防御 SAP。

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  5. 防御arXiv 2610.08316

    MARCO:面向蛋白质生成模型的放射性水印框架

    提出 MARCO 放射性水印,冻结蛋白质生成模型并在去噪时嵌入签名

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    RFdiffusion、ESMFold、Chroma 等 6 个
    摘要MARCO 在冻结的 PGM 上去噪时嵌构象水印,作者称能兼顾保真与抗扰动,并使盗版模型继承水印。

    MARCO 是加在蛋白质生成模型推理过程上的构象水印,用来标记知识产权,并为可能的生物安全滥用保留可追溯信号。作者还把它说成数字权利管理工具,以及符合生物武器公约的数字监管链。问题在于:专有 PGM 的三维输出可能被拿去训练盗版模型,也可能在来源被抹掉后绕过筛查。

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  6. 攻击arXiv 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

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LeNet5、ResNet50 (CIFAR-10 standard)、ResNet50 (ImageNet standard) 等 5 个
    摘要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。

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  7. 防御arXiv 2610.05401

    AVCE:面向扩散模型可验证概念擦除的审计感知遗忘框架

    提出审计感知遗忘框架 AVCE,从文本与视觉通路擦除扩散模型概念

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    Stable Diffusion XL (SDXL)、Stable Diffusion v1.5 (SD v1.5)、Flux 1.0
    摘要AVCE 在审计锚点上改两条注意力通路。

    AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法,要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计,而不只是挡住对抗提示词。

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  8. 攻击arXiv 2610.04985

    研究揭示 Jev 作为应用决策层的安全与隐私风险

    评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒
    被测模型
    Jev、NanoJev
    摘要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。

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  9. 防御arXiv 2610.04467

    无需目标答案的潜在空间安全对齐:无监督对抗训练提升 LLM 越狱鲁棒性

    提出 Target-free LAT,用无目标多方向潜干预做对抗安全对齐以抵御越狱

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.2
    摘要Target-free LAT 用无目标多方向潜干预扩大行为覆盖,作者称能提高越狱鲁棒性并保住效用。

    Target-free LAT 是一种不监督有害输出的潜空间对抗对齐。它要处理的问题是:现有 LAT 每步大多只造一种有害行为,对不上真实越狱里的直接遵从、角色扮演、编码和多语言等模式。

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  10. 防御arXiv 2610.02853

    研究提出基于收缩约束状态空间模型的有界可达性与越狱检测方法

    提出收缩约束 SSM 安全头,认证嵌入扰动并检测越狱

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    ToySSMClassifier、S4 safety head
    摘要收缩给出玩具 LTI 的有界认证。

    给 SSM 安全头一个收缩条件,并在越狱检测上使用收缩正则的 S4 头。。

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  11. 攻击arXiv 2610.03124

    研究提出 Untag 攻击框架,使开源大模型触发标签滥用检测机制失效

    提出 UNTAG,绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测

    发表
    攻击者
    黑盒、白盒
    被测模型
    Llama2 (7B)、Llama3 (8B)、Qwen2.5 (7B)
    摘要作者用 UNTAG 评估 trigger-tag,认为其不能充当开放权重滥用检测的主要边界。

    UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估:信号可以在解码期注入,也可以写进权重,但攻击者若能改输出或改已发布权重,检测可以失效。

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  12. 攻击arXiv 2609.38253

    CollageAttack:利用跨模态对齐缺陷对 T2I 模型实施空间文本组合越狱

    提出 CollageAttack,用空间文本碎片重组越狱文生图模型

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-Image-2、Doubao-Seedream-5.0-Lite、Wan2.7-Image-Pro 等 5 个

    摘要系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞,证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。

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  13. 攻击arXiv 2609.36941

    研究者提出针对黑盒 LLM 的实用密钥提取框架

    提出用扰动蒸馏本地代理并离线过滤来提取黑盒模型凭据

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    DeepSeek-Coder-7B、LLaMA-3-8B、Qwen2.5-Coder-7B 等 6 个

    摘要论文提出扰动蒸馏与离线过滤两阶段框架,实现了 output-only 访问下延迟降低的黑盒大模型 API key 提取。

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