防御arXiv 2610.09793
用时序逻辑监控工具 Agent
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
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。
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- 攻击arXiv 2610.10612
PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
- arXiv
- 2610.10612
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
- 攻击arXiv 2610.04128
研究显示拆分学习中的梯度可提升客户端文本重建率
衡量分裂学习中梯度相对激活对客户文本重建的额外贡献
- arXiv
- 2610.04128
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-2 (openai-community/gpt2, 124M)、Qwen3-0.6B
- 攻击提取与窃取
摘要激活已恢复大部分 token。
这篇工作测量 split learning 分裂点上的文本泄漏：激活单独能恢复多少，训练回传的梯度再增加多少，以及按 token 还是按整篇计分会不会改写结论。
- 防御arXiv 2610.03434
Persona Guardrail：面向智能体系统的生产级防御框架
提出 Persona Guardrail，强制客服智能体守住功能边界
- arXiv
- 2610.03434
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen3-30B-A3B、Qwen3-VL-30B、Qwen3-8B 等 5 个
摘要Persona Guardrail 用功能边界做同步输入输出校验，并在 PAGE 与生产延迟预算下给出评测。
Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御：先写明功能边界，再决定放行或拦截，而不是只检测某一攻击类。
- 防御arXiv 2610.02432
论文提出 LLM 输入扰动鲁棒性度量，并发布 ASA 攻击与 AttestMCP 防护
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
- arXiv
- 2610.02432
- 发表
- 层
- 应用层
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Gemma-3-27B-Instruct、Gemma-3-4B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct 等 12 个
- 攻击arXiv 2610.01365
ReGap：无需真实隐私数据即可通过微调重新提取模型隐私关联
提出 ReGap，用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
- arXiv
- 2610.01365
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-2 Small、GPT-2 Medium、GPT-2 Large 等 6 个
摘要提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap，实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联，突显后适应隐私风险。
- 防御arXiv 2609.40286
研究者提出 COVER：在语言预算下选择源语言实现跨语言遗忘
提出 COVER，在语言预算下选择源语言实现跨语言知识遗忘
- arXiv
- 2609.40286
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Tiny Aya Global、Qwen3-4B-Instruct-2507、Llama-3.2-3B-Instruct
摘要COVER 在语言预算下选源语言，以降低未监督语言上相对 oracle 的残余访问。
语言预算下的多语言遗忘：遗忘监督只放在 K 种源语言上，目标是降低其余语言对同一事实的残余访问，而不是把每种评测语言都译成监督数据。
- 防御arXiv 2610.02418
Whiteout：用混淆样本阻止 LLM 泄露个人敏感信息
提出 Whiteout，用伪装样本微调覆盖个人敏感信息关联
- arXiv
- 2610.02418
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama 3.2、Phi-3-mini、Gemma 3 等 7 个
- 攻击arXiv 2609.39607
Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器
提出 PRETEXT 攻击，迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马
- arXiv
- 2609.39607
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b)
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 2609.37858
存储不等于策略：面向 LLM 遗忘的状态条件支持控制
提出 Intervention Score 与 DIR-R，按干预效果选择并修订遗忘参数支持
- arXiv
- 2609.37858
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama 3 8B、Gemma 2 2B、Qwen2.5-7B 等 4 个
摘要作者把局部化遗忘拆成初始干预选择和检查点修订，并在三个设置里分别给证据和边界。
Storage Is Not Strategy 研究局部化 LLM 遗忘里两个常被混在一起的决定：一开始该更新哪些参数，以及优化改变模型之后这个选择要不要改。
- 攻击arXiv 2609.35699
论文：蒸馏防御在蒸馏后强化学习下易被攻破
提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习，攻破蒸馏防御
- arXiv
- 2609.35699
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B 等 12 个
摘要更现实的蒸馏攻击是蒸馏后再 RL。
这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型：攻击者经合法 API 收集闭源推理数据，先蒸馏自有模型，再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御，会漏掉后续 RL，从而高估防御。
- 防御arXiv 2609.34591
TULIP：按输入定位层级的定向大模型遗忘方法
提出 TULIP，按输入定位形成层并去除目标 token 对齐以实现定向遗忘
- arXiv
- 2609.34591
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.1-8B、Llama-3.2-3B、Llama-3.2-1B 等 7 个
摘要TULIP 在形成结束的层去掉遗忘目标对齐，多数设置下 FQ 更高，4-bit 下 FQ 下降。
TULIP 是一种逐输入选择层的表示级遗忘方法，目标是去掉遗忘答案的形成、留下读出。输出级方法可能只压低特定回答的似然。RMU、LUNAR 等则对全部遗忘样本共用一层。
- 评测与基准arXiv 2609.34092
机器遗忘在 ASR 中是否有效：arXiv 论文评估现有算法与评测工具
- arXiv
- 2609.34092
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- E-Branchformer
摘要梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照，复杂方法会被知情攻击认出，多说话人更差。
- 攻击arXiv 2609.33985
研究：众包微调数据投毒可放大专有指令抽取
提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取
- arXiv
- 2609.33985
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个
摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
- 分析与理论arXiv 2609.33909
近重复家族干扰精确记录成员推断
分析近重复族如何让精确记录成员推断误判为入训
- arXiv
- 2609.33909
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Pythia-2.8B、GPT-2、Qwen3.5-2B 等 5 个
- 攻击提取与窃取
摘要近重复使干净参照 MI 把族级暴露当成精确记录。
作者研究成员推断能否作为精确记录的数据来源证据。版权和来源审计需要的是该记录本身是否入训，而网页语料中的转载、镜像和轻改会让非同一近重复产生成员样分数。四世界审计用 E 表示精确记录是否入训、用 F 表示其近重复族是否在场，从而分开 H00 到 H10 的标准 MI、H00 到 H01 的族偏移，以及 H01 到 H11 的 exact-given-family。
- 分析与理论arXiv 2609.33898
研究揭示训练效率与模型脆弱性的权衡：高效训练更易受对抗与隐私攻击
比较高效与高成本训练的对抗和隐私脆弱性并分析损失几何
- arXiv
- 2609.33898
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-18、Swin Transformer、Qwen2.5-Math-7B-Instruct 等 7 个
- 攻击提取与窃取
摘要效用匹配下，三种高效训练都伴随更高的隐私与对抗脆弱性及更尖的损失几何。
作者在视觉分类和数学推理语言模型上，检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时，安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集，并用预训练微调对照从头训练。
- 评测与基准arXiv 2609.33481
IDUnlearn-Bench：面向视觉语言模型的个体级遗忘基准
提出 IDUnlearn-Bench，评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留
- arXiv
- 2609.33481
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
摘要IDUnlearn-Bench 用四族探针显示：压低直接属性访问后，身份仍常能被反向查出、绑定或重构。
IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人，而不只是答不出某条监督事实。
- 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搜索，并用 DOU 逃避检测
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- E5、Contriever-MSMARCO
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。
- 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
- arXiv
- 2609.27542
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 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
- arXiv
- 2609.27124
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。