攻击arXiv 2510.10987
DITTO：通过知识蒸馏伪造水印 LLM 的作者归属
提出 DITTO 框架，蒸馏提取水印信号并注入外部模型以伪造归属
- arXiv
- 2510.10987
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Llama3.1-8B、Llama3.2-3B、GPT-OSS 20B 等 4 个
- 攻击检测规避
摘要论文针对大模型水印归属假设的脆弱性，提出黑盒仿冒攻击 DITTO，实现跨架构和采样方案的高检测率与低困惑度仿冒。
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- 攻击arXiv 2608.09732
ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器
提出 ColluSkill 跨技能组合攻击，拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
- arXiv
- 2608.09732
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
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。
- 评测与基准arXiv 2610.06503
研究评测五款开源文生图模型的有害内容生成与审核缺口
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
- arXiv
- 2610.06503
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SDXL、Stable Diffusion 3.5 Large、FLUX.1-dev 等 12 个
- 评测与基准arXiv 2610.06748
BazaarBench：评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全
构建 BazaarBench 评测 C2C 市场中 Agent 的违规失信
- arXiv
- 2610.06748
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4-mini 等 5 个
摘要论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准，发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
- 评测与基准arXiv 2604.02947
AgentHazard：评估计算机使用智能体有害行为的基准
提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为
- arXiv
- 2604.02947
- 发表
- 层
- 应用层
- 攻击恶意使用
摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全，作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
- 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
- 被测模型
- 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。
- 防御arXiv 2610.02817
RMCW：基于 Reed-Muller 码的抗删除 LLM 水印方法
提出抗删除水印 RMCW，在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
- arXiv
- 2610.02817
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- OPT-1.3B、Llama-3.1-8B-Instruct
- 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
- 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。
- 评测与基准arXiv 2607.24177
EXE-Bench：为真实可用性对 AI Windows 恶意软件检测器进行权衡排名
提出 EXE-Bench 比较 Windows 恶意软件检测器的可用性权衡
- arXiv
- 2607.24177
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击检测规避
摘要统一四指标后，手工特征的 EmberGBDT 综合居首，只看准确率会误导部署。
EXE-Bench 用同一设置给 AI Windows 恶意软件检测器做四指标排序，而不是只比一次测试集准确率。。
- 防御arXiv 2608.00716
生成图像更易被遗忘：面向合成图像检测的机器遗忘视角
提出机器遗忘式生成图像检测，用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图
- arXiv
- 2608.00716
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要作者用剪枝或 LoRA 遗忘拉开生成图与自然图的特征相似度，并在多个检测基准上报告结果。
这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘：原模型对两类图像损失都低，剪枝后生成图特征变得更不像原模型。
- 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
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 2610.00780
TAILOR：面向图像水印的组合方案定制框架
提出 TAILOR，按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
- arXiv
- 2610.00780
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 防御arXiv 2609.27399
GUARD：在 CosyVoice2 上做说话人身份遗忘以阻止重识别
提出 GUARD，在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
- arXiv
- 2609.27399
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要GUARD 用门控激活转向把退出说话人推向冒充相似度，以抑制再识别并保住音质。
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
- 评测与基准arXiv 2609.06966
Mole：面向前沿实验室 AI 智能体的内部威胁检测基准
提出 MOLE 基准，评测监控器对智能体内部威胁的检出能力
- arXiv
- 2609.06966
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
摘要MOLE 构建了智能体内部威胁检测基准，作者指出高漏检现状与推理痕迹的防御价值，并展示了监控策略优化空间。
MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准，旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。
- 攻击arXiv 2609.15383
微软团队提出 capability laundering 攻击：弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力
提出能力洗钱攻击，让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力
- arXiv
- 2609.15383
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
摘要作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。
- 攻击arXiv 2609.08213
DRIFT：通过偏转生成轨迹去除扩散模型水印的黑盒攻击
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
- arXiv
- 2609.08213
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 攻击arXiv 2609.12909
研究者在双 T4 上复现并插桩 Tree-Ring 语义水印伪造攻击
复现 Tree-Ring 语义水印的黑盒伪造并恢复检测统计量
- arXiv
- 2609.12909
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Stable Diffusion XL base 1.0
- 防御arXiv 2609.23586
VidMark：面向视频生成模型知识产权保护的高效水印方案
提出 VidMark 水印方案，核验视频生成模型的输出来源与所有权
- arXiv
- 2609.23586
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要VidMark 加解码器引导微调，把模型签名写入 VGM 输出并用于两项核验。
Huang 等人提出一套面向视频生成模型的生成内嵌水印方案，用来同时判断一条视频是否来自受保护模型，以及一个嫌疑模型是否为该模型的拷贝。