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10月10日 · 周六

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  1. 攻击arXiv 2610.07323

    ATLAS:用自适应信任域与主动学习搜索潜在对抗样本集

    提出 ATLAS 用水平集估计恢复黑盒分类器的对抗输入集合

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LeNet5、ResNet50 (CIFAR-10 standard)、ResNet50 (ImageNet standard) 等 5 个
    摘要ATLAS 用主动水平集估计构造黑盒对抗集,作者称其集合比单点攻击更具代表性。

    ATLAS 是一个查询式 black-box 框架,用来构造诱发失败的对抗输入集合,供鲁棒性审计使用。

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  2. 攻击arXiv 2609.27542

    研究者用控制 token 注入删除 gpt-oss-20b 推理链并绕过思维链监控

    提出控制标记注入,清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    openai/gpt-oss-20b、google/gemma-4-26B-A4B-it、deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 等 4 个

    摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过,且工具执行受解析器宽容度影响。

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  3. 攻击arXiv 2609.27124

    Fed-ADR:用恶意编排服务器协同客户端梯度操纵攻击联邦学习

    提出 Fed-ADR,用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复

    发表
    攻击者
    灰盒
    被测模型
    CNN(MNIST:2 Conv + 3 FC)、CNN(Fashion-MNIST:6 Conv + 1 FC)、ResNet18(CIFAR-10)
    摘要Fed-ADR 用 gray-box 编排攻击绕过多种聚合防御,再用 Hessian 一致性检测和窗口内恢复把准确率拉回。

    Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架:编排服务器改写合谋客户端的梯度,使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性,同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。

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  4. 攻击arXiv 2609.23596

    StyleAT:用对抗训练防御人脸识别的语义攻击

    提出 BoundStyle 与 StyleAT,对抗训练防御人脸识别语义攻击

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    MobileFaceNet (MobileFace)、ResNet (ResNet-152, IR-SE)、RepVGG 等 7 个
    摘要BoundStyle 用 StyleGAN3 有界潜编辑快速攻击 FR。

    StyleAT 用可调的 StyleGAN3 潜空间攻击 BoundStyle 对人脸识别做对抗训练,以抵抗一般语义编辑,并在评测中面对训练时未见的 DiffPrivate。

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  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

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Gemini 2.5 Pro、GPT-5.5 Pro、Claude Opus 4.7
    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。

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  6. 攻击arXiv 2605.30040

    研究揭示 LLM 按 token 计费可被服务商系统性虚报

    构造可通过计费审计的 token 虚报,使服务商系统性超收

    发表
    被测模型
    PALACE domain-adapted auditor
    摘要不诚实提供方可在三种 token 审计上虚报并通过检查,作者认为需改用提供方不控制的证据。

    不透明 LLM 的按 token 计费里,现有审计核验的是提供方可控的证据,不诚实提供方可以虚报并通过检查。。

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  7. 攻击arXiv 2605.21541

    研究者提出 FRA-Attack 频域正则化方法,提升对闭源 MLLM 的迁移攻击效果

    提出 FRA-Attack,用频域对齐与梯度正则做可迁移定向视觉攻击

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-5.2、GPT-5.4、Claude-Opus-4.6 等 15 个
    摘要FRA-Attack 以频域对齐和梯度低通做可迁移定向攻击,闭源面板上作者称整体更强,Gemma 除外。

    FRA-Attack 是面向闭源 MLLM 的迁移式定向图像攻击。作者要解决的是:空间域局部对齐重复全局低频,代理梯度的高频成分又把更新拉向代理自身。

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已经到底了