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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- 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
- arXiv
- 2606.09700
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- 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。
- 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
- 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。
- 评测与基准arXiv 2610.07939
CCDF 数据集：Grok Imagine、Veo 3.1、Sora 2 伪造监控录像，十个深伪检测器基本认不出
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
- arXiv
- 2610.07939
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- C2P-CLIP、ForgeLens、D3-Im 等 13 个
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
- 防御arXiv 2610.09793
用时序逻辑监控工具 Agent
提出 MFOTL 时序监控，用 MonPoly 检出工具 Agent 的危险动作链
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-4o、Sonnet-3.5
摘要形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
- 评测与基准arXiv 2610.05818
研究显示 VLA 模型文本护栏漏检隐含危害指令
评测文本守卫与激活探针能否发现 VLA 隐含危害指令
- arXiv
- 2610.05818
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 测试
- π0.5、OpenVLA-OFT、Llama Guard 3 等 10 个
- 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 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
- 测试
- 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
- 测试
- OPT-1.3B、Llama-3.1-8B-Instruct
- 防御arXiv 2610.02853
研究提出基于收缩约束状态空间模型的有界可达性与越狱检测方法
提出收缩约束 SSM 安全头，认证嵌入扰动并检测越狱
- arXiv
- 2610.02853
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Mamba-130M、ToySSMClassifier、S4 safety head 等 7 个
摘要收缩给出玩具 LTI 的有界认证。
给 SSM 安全头一个收缩条件，并在越狱检测上使用收缩正则的 S4 头。。
- 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
- 测试
- 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。
- 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。
- 攻击arXiv 2608.03642
规避与投毒攻击对恶意软件数据漂移检测器的实证分析
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
- arXiv
- 2608.03642
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- MLP 100-100、CADE (CAE 512-384-256-128)、CADE (CAE 512-128-32-8) 等 6 个
- 评测与基准arXiv 2607.19855
研究者提出最小范数攻击集成，用鲁棒性曲线替代单一 ε 评测
提出最小范数攻击集成，用鲁棒性曲线评测图像分类器
- arXiv
- 2607.19855
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- C1–C20（CIFAR-10，Table 1）、I1–I10（ImageNet，Table 1）
摘要预算可控的最小范数集成用 AOI 逼近攻击前沿，DOI 给出不依赖单一ε的防御排序。
这篇工作把对抗鲁棒评测从单一 ε、固定集成，改成可按查询预算收紧的曲线估计。
- 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
- 测试
- EmberGBDT、BBDnn、BBDnnFDRS 等 15 个
- 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 2609.08394
Windows 恶意软件检测器作为复合 AI 系统：准确率、效率与对抗鲁棒性的权衡
提出 OBELISK 三级流水线，权衡恶意软件检测的准确率、开销与鲁棒性
- arXiv
- 2609.08394
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- GBDT-ALL、GBDT-YARA、NEBULA-ALL 等 5 个
摘要三级过滤以不大的检测损失换速度，同一机制扩大攻击面，部署应按约束选配置。
OBELISK 把 Windows PE 恶意软件检测做成 YARA、EMBER-GBDT 与 Nebula 的顺序流水线，用来同时看检出、计算开销和对抗鲁棒性。
- 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。
- 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
- arXiv
- 2609.19722
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Gemini 2.5 Pro、GPT-5.5 Pro、Claude Opus 4.7 等 4 个
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。
- 防御arXiv 2607.13716
CAVA：面向智能体 AI 运行时治理的规范动作验证与证明
提出 CAVA，将异构智能体动作规范为可哈希指纹并绑定审批回执
- arXiv
- 2607.13716
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 防御权限与审批
- 攻击检测规避
- 风险Agent 危险操作
- 组件权限与沙箱
摘要CAVA 用规范动作指纹承接异构运行时治理。
CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层，用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。
- 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。