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10月9日 · 周五

全部论文

找到 46 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,改写选项标签使 Agent 护栏放行违规操作

    发表
    场景
    AI Agent
    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. 防御arXiv 2605.19847

    论文揭示多租户 RAG 账号合谋使隐私泄露随账号数线性增长

    提出零知识审计协议,核验多租户 RAG 的合谋差分隐私

    发表
    摘要揭示多租户 RAG 合谋泄露按根号 k 放大,提出带零知识证明的无泄露审计协议。

    论文针对多租户 RAG 服务在多账户协同攻击下隐私边界失效的问题展开研究。

    深度解读完整解读
  3. 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

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒
    被测模型
    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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  4. 攻击arXiv 2608.04192

    研究者提出 SkillClone,仅凭正常提问即可克隆 LLM Agent 隐藏技能功能

    提出 SKILLCLONE,仅凭良性任务交互重构 Agent 隐藏技能功能

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    DeepSeek-Flash、DeepSeek-Pro、GLM-5.1 等 5 个
    摘要论文揭示了仅靠良性任务交互即可重构闭源智能体技能隐藏功能的风险,表明功能保密需要限制累积信息泄露。

    论文从功能保密视角系统研究了大语言模型智能体技能的行为重构威胁。

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  5. 攻击arXiv 2610.09981

    研究:LLM 路由决策日志可推断用户医疗、自伤等敏感话题

    提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击

    发表
    被测模型
    RouteLLM (BERT router)、notdiamond-0001、Vela (vLLM Semantic Router)

    摘要论文揭示并测量了 LLM 路由决策在无文本日志中的敏感话题泄露,验证了按类别公平性防御的有效性与边界。

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  6. 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

    发表
    被测模型
    GPT-2 (openai-community/gpt2, 124M)、Qwen3-0.6B
    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。

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  7. 攻击arXiv 2610.06848

    TranScope:利用 CPU 性能计数器对 Transformer 做成员推断攻击

    提出 TRANSCOPE,用 CPU 硬件计数器推断训练集成员

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    BERT (4.4M-340M)、ViT (22M-307M)、Pythia (70M-2.8B) 等 5 个

    摘要TRANSCOPE 揭示了分词器在嵌入表引发的硬件访问局部性差异,证实微架构计数器可突破恒定时间与置信度遮蔽防御。

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  8. 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

    发表
    攻击者
    白盒

    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。

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  9. 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

    发表
    攻击者
    白盒、灰盒
    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。

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  10. 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

    发表
    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。

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  11. 攻击arXiv 2607.25560

    SigLeak 可从执行轨迹推断专有 Agent 技能

    提出 SigLeak,从良性查询的执行轨迹推断专有 Agent 技能

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-5.4-mini、GPT-5.5、GLM-5.2 等 4 个

    摘要提出了通过良性查询和对照轨迹推断黑盒专有技能的 SigLeak 框架,揭示了智能体执行可见性带来的行为侧信道泄露风险。

    深度解读完整解读
  12. 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

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    GBDT-ALL、GBDT-YARA、NEBULA-ALL 等 4 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。

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