攻击arXiv 2610.05894
研究者提出闭环偏见注入攻击
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
- arXiv
- 2610.05894
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- LLaDA-8B-Instruct、Dream-v0-Instruct-7B、LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
- 攻击arXiv 2610.03166
LiBRA：通过双向隐空间优化实现检测感知的图像水印去除
提出 LiBRA，在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
- arXiv
- 2610.03166
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- Stable Signature、YU1、HiDDeN 等 4 个
摘要LiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测，并提高相对反转基线的保真。
- 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
- arXiv
- 2610.03124
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- 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。
- 防御arXiv 2607.14737
GeoDetect：面向视觉语言预训练模型的几何对抗检测方法
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
- arXiv
- 2607.14737
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- CLIPViT (ViT-B/16)、CLIPCNN (ResNet-50)、ALBEF 等 4 个
摘要GeoDetect 用几何分数检测 VLP 对抗样本。
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
- 防御arXiv 2609.14258
SPARK：在 KV 记忆层对齐表征以防御视觉语言模型越狱
提出 SPARK，在预填充阶段修复多模态 KV 记忆以防御视觉语言模型越狱
- arXiv
- 2609.14258
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- LLaVA-OneVision-7B、Chameleon-7B、Qwen2-VL-7B 等 4 个
- 防御arXiv 2609.16229
ARIA：用稀疏自编码器实现测试时机器遗忘
提出 ARIA，在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
- arXiv
- 2609.16229
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、Gemma-3-1B-it
- 攻击arXiv 2609.00873
研究提出 Q-Skew：利用 token 级记忆不对称对微调扩散语言模型做成员推断
提出 Q-SKEW，利用 token 级记忆不对称推断微调扩散语言模型的成员
- arXiv
- 2609.00873
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- LLaDA-8B-Base、LLaDA-8B-Instruct、Dream-Base-7B 等 4 个
- 攻击提取与窃取
摘要Q-SKEW 用 token 损失差的右偏区分微调 DLM 成员，并可辅助 PII 排序。
Q-SKEW 是针对微调扩散语言模型的 gray-box 成员推断指标，依据是 token 记忆增益随掩码率下降而增大、成员序列因此右偏。。
- 攻击arXiv 2609.09865
CGMIA：用成员推理攻击检测代码生成基准的数据泄漏
提出 CGMIA，用成员推理检测代码生成基准的数据泄漏
- arXiv
- 2609.09865
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- Qwen2.5-Coder (3B)、CodeGemma (2B)、DeepSeek-Coder (1.3B) 等 5 个
- 攻击提取与窃取
摘要CGMIA 融合相似度、通过率、困惑度与 CodeBERT，在模拟泄漏上优于八个 MIA 基线。
CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集，使评测不依赖对训练语料的直接访问。
- 攻击arXiv 2608.29458
Reference-Grafting 在提取沙袋行为隐藏能力上追平微调
提出参考嫁接，在推理阶段用激活干预诱导沙袋隐藏能力
- arXiv
- 2608.29458
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B、Qwen2.5-14B 等 15 个
- 攻击模型篡改
摘要提出参考嫁接在推理阶段以低成本匹配微调诱导效果，揭示隐瞒表征重叠与阈值门控机制。
- 防御arXiv 2609.29287
AEGIS：用内部信号在中间层拦截大型音频语言模型越狱
提出 AEGIS，用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱
- arXiv
- 2609.29287
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- Qwen2-Audio-7B、VITA-1.5、Ultravox v0.5 等 6 个
- 攻击arXiv 2609.33136
Leaky Students：针对 on-policy distillation 的成员推断攻击
提出 Leaky，用新鲜轨迹的 token 对数概率差推断 OPD 训练记录成员身份
- arXiv
- 2609.33136
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3.5-2B 等 5 个
- 攻击提取与窃取
已经到底了