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
- 测试
- GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2
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。
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提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器
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。
提出 LiBRA,在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
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。
提出抗删除水印 RMCW,在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
提出 UNTAG,绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
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。
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
提出 EXE-Bench 比较 Windows 恶意软件检测器的可用性权衡
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。。
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
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。
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
提出黑盒攻击 DRIFT,偏转生成轨迹以去除扩散水印
提出 VidMark 水印方案,核验视频生成模型的输出来源与所有权
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。
提出带密钥的 SNW,抵御事后图像水印的身份伪造
Gesny 与 Giboulot 针对生成内容追溯所依赖的多比特事后图像水印,批评端到端 DNN 方案既无容量理论、又无密钥。
提出成对无失真水印 TTMARK,增强低熵下的机器文本检测
TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印:对相邻 token 的联合分布重加权,而不是逐 token 独立重加权。
提出 Cocktail 水印,共嵌稳健与脆弱信号以溯源并发现篡改
提出 DenMark,在扩散语言模型去噪时注入可抵抗保义编辑的语义水印
DenMark 是面向扩散语言模型的语义水印:在去噪的局部更新里注入密钥相关语义信号,并在编辑改变 token 边界后仍检测。现有句子级语义水印要先完成整个语义单元再打分取舍,而 DLM 以任意顺序更新掩码,中间单元不完整。DenMark 把续写划成固定 token 区域,对每个局部候选做不提交的 rollout 补全,按语义分 gb 的平均选择更新,从而沿轨迹累积证据。