攻击arXiv 2609.37468
论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法
提出检索器后门攻击操纵智能体多轮搜索，并用 DOU 隐蔽后门
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- E5、Contriever-MSMARCO、Qwen2.5-7B-Instruct
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
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- 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
- arXiv
- 2610.05870
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- SD2.1、SD3、SD3.5 等 10 个
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。
- 攻击arXiv 2609.39607
Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器
提出 PRETEXT 白盒攻击，迭代改写技能文本以绕过 Agent 技能扫描器
- arXiv
- 2609.39607
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b) 等 4 个
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。
- 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。
- 评测与基准arXiv 2609.05843
SinoGlyphBench：中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准
提出 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
- arXiv
- 2609.05843
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-5.4 mini、GPT-5.5、DeepSeek V4 Flash 等 12 个
摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报，全文扰动最重。
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。
- 防御arXiv 2610.00883
DeBERTa-ConPara：面向部署的 AI 生成文本检测，推理端 Unicode 归一化提升对抗鲁棒性
提出推理时 Unicode 归一化的检测器，识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
- arXiv
- 2610.00883
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- microsoft/deberta-v3-large、deberta-v3-base、bert-large-cased 等 14 个
摘要推理时归一化消除两类 Unicode 攻击，训练时归一化则会删掉对抗监督。
DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器：DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练，推理前做确定性 Unicode 归一化，用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
- 攻击arXiv 2609.08236
研究：内容不变的风格包装可翻转 LLM 安全评判器的判定
提出内容不变样式包装，翻转安全评审器的判定
- arXiv
- 2609.08236
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Keyword (rulebased)、GPT-4o-mini (gpt4o)、GPT-4o-mini (strongreject) 等 12 个
摘要论文揭示特定安全评审器易受保持内容不变的外层包装诱导改变判定，并指出安全评估应将判定稳定性作为重要考量指标。
这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。
- 可解释性arXiv 2609.24801
研究用 XAI 归因分析 Prompt Guard 2，同义词替换可翻转其提示注入判定
用词级归因指导同义词替换，翻转提示注入检测并验证越狱
- arXiv
- 2609.24801
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Prompt Guard 2 (86M)、Llama 3.1 8B
摘要作者称检测靠分散的词法线索。
- 防御arXiv 2608.12361
基于搜索增强 LLM 的中文新词毒性共识检测框架 SeTox
提出 SeTox 检索增强框架，检测中文新词的隐性毒性
- arXiv
- 2608.12361
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Perspective-API、Baidu-API、Tencent-API 等 14 个
摘要SeTox 用检索把公共共识接入静态 LLM，以检测中文毒性新词。
SeTox 研究中文新词上的隐性毒性检测：词表加检索增强，使静态 LLM 在不重训练的情况下利用公开网页上下文。
已经到底了