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10月10日 · 周六

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找到 19 篇

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  1. 攻击arXiv 2610.12292

    论文提出选项通道攻击:改一个选项标签即可让 Agent 护栏放行违规操作

    提出选项通道攻击,重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LAYA-TD、LAYA-EN、LAYA-ML 等 5 个

    摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者,其易受非策略文本与选项名称操控,且置信度过滤无法抵御攻击。

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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 2609.19722

    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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  4. 攻击arXiv 2609.15989

    研究者提出 plan injection 攻击,可绕过思维链监控

    提出 plan injection 攻击,植入良性伪装计划以绕过思维链监视器

    发表
    攻击者
    灰盒
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-8B、DeepSeek-R1-0528 等 6 个

    摘要论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理,使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。

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  5. 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

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-4o-mini (gpt4o)、GPT-4o-mini (strongreject)、DeepSeek-Chat 等 7 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。

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  6. 攻击arXiv 2606.09700

    研究者提出 HPAA 攻击:用排版视觉线索绕过 13 个内容审核系统

    提出 HPAA 攻击,用排版视觉线索绕过内容审核系统

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Llama-Guard-3-8B、Perspective API、ShieldGemma-2B 等 13 个
    摘要揭示了排版视觉线索与分词差异带来的审核盲区,HPAA 以极低查询实现近乎完全规避。

    这篇论文研究了人类视觉感知与大模型分词处理机制之间的差异所导致的内容审核漏洞。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2605.26156

    BITE:用上下文赌博机操纵风格偏置攻击 LLM 评委

    提出 BITE,用上下文赌博机选择风格修改抬高 LLM 评委打分

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    o3-mini、Gemini-2.5-Flash、Llama-3.3-70B-Instruct 等 8 个
    摘要BITE 用黑盒赌博机利用风格偏差抬分,作者称这对 LLM-as-a-judge 构成威胁。

    BITE 是黑盒风格操纵:在保持答案语义的同时,抬高 LLM 评审给出的分数。

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  8. 攻击arXiv 2604.10893

    研究者提出 Adaptive Stealing 自适应窃取水印攻击方法

    提出 Adaptive Stealing,自适应窃取印章以擦除或伪造水印

    发表
    被测模型
    OPT-2.7b、Llama3-8b
    摘要AS 用逐步选印章做水印伪造与擦除,作者称其攻击效果高于固定策略的 WS。

    AS 是一种窃取生成式 LLM 水印的算法,用来在密钥和检测接口不可用时伪造或擦除水印。

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  9. 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

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Llama3.1-8B、Llama3.2-3B、GPT-OSS 20B 等 4 个

    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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  10. 攻击arXiv 2509.09112

    研究:字符级扰动可破坏 LLM 水印,并提出基于遗传算法的去除攻击

    提出字符级扰动与遗传算法去除 LLM 水印

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    OPT-1.3B、LLaMA-3-8B
    摘要字符级扰动靠更大攻击范围移除水印。

    这篇工作评估推理时 LLM 水印在黑盒、有限查询下的移除难度,并比较字符级、token 级和句子级编辑。

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  11. 攻击arXiv 2503.02174

    研究者提出对抗分词攻击,可在不改文本的情况下绕过 LLM 安全限制

    提出 AdvTok 对抗分词攻击,不改文本只改分词来越狱并规避安全分类器

    发表
    攻击者
    灰盒
    被测模型
    Llama3.2-1B、Llama3.2-3B、Llama3.1-8B 等 7 个
    摘要作者称非规范分词能躲开对齐并仍得到针对原请求的回复。

    作者用非规范分词攻击已对齐的子词 LLM:恶意字符串的字符不变,只改 token 边界。

    深度解读完整解读
已经到底了