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10月9日 · 周五

全部论文

找到 8 篇
筛选5

攻击类型

越狱3提示注入2模型篡改1提取与窃取1检测规避3拒绝服务1

攻击技术

自动化搜索3角色扮演与说服1对话结构操控1推理链操控2

防御类型

模型加固1检测与过滤2

影响

有害内容1越权操作1数据与隐私泄露2输出被操纵2可用性与可靠性1监督失效1

系统形态

模型与 API2LLM 应用3AI Agent3编程 Agent1

攻击者权限

黑盒8灰盒3白盒11

攻击面/入口

用户输入44网页与界面1文档与消息5工具返回4工具与技能描述2代码仓库与依赖4Agent 间消息1图像与音视频6训练数据2权重与梯度1分发渠道1推理服务与硬件1

层

提示层1应用层6训练与数据层1

系统组件

护栏与评审2推理链2

被测模型厂商

OpenAI6Anthropic5其他6
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 548 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击者权限：黑盒攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：权重与梯度清除全部

另有 548 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 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

    arXiv
    2609.08394
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    攻击者
    白盒、黑盒
    测试
    GBDT-ALL、GBDT-YARA、NEBULA-ALL 等 5 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。

    深度解读完整解读
  3. 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

    arXiv
    2608.06422
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    攻击者
    黑盒
    测试
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等 5 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。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2608.09867

    研究者利用加密推理块跨模型兼容性窃取专有 LLM 推理链

    利用加密思维块的跨模型重放，诱导弱模型逐字转写专有推理链

    arXiv
    2608.09867
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    测试
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5 等 15 个

    摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞，提出了低成本提取方法并给出防御方案。

    深度解读完整解读
  5. 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

    arXiv
    2609.19722
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    攻击者
    黑盒
    测试
    Gemini 2.5 Pro、GPT-5.5 Pro、Claude Opus 4.7 等 4 个
    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。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2607.11698

    AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念

    提出 AHA 自动研究循环，发现生产 Agent 的漏洞概念

    arXiv
    2607.11698
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    攻击者
    黑盒
    测试
    Minimax-M2.7、Kimi-K2.6、Deepseek-V4-Pro 等 5 个
    摘要论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架，从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图，提升攻击复用率并指导防御加固。

    AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究，旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。

    深度解读完整解读
  8. 防御arXiv 2609.02293

    SEAL：通过共享专家对齐强化 MoE 全局安全

    提出 SEAL，在 MoE 共享专家上做 DPO-LoRA 对齐以抵御越狱与权重篡改

    arXiv
    2609.02293
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    白盒、黑盒
    测试
    Qwen1.5-MoE-A2.7B、DeepSeekMoE-16B、GLM-4.7-Flash 等 4 个
    摘要SEAL 把 DPO-LoRA 限制在混合 MoE 共享专家上，SEAL++再保护已有安全神经元方向。

    SEAL是面向混合 MoE 的训练时防御：只对齐始终执行的共享专家，使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。

    深度解读完整解读
已经到底了