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
- arXiv
- 2610.12292
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 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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另有 216 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 攻击arXiv 2610.10742
BRANCH 方法绕过 6 套多扫描器护栏系统
提出 BRANCH 方法，用分支搜索绕过多扫描器护栏
- arXiv
- 2610.10742
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Meta Llama Guard 3 8B、Meta Llama Guard 7B、Meta Llama Guard 3 1B 等 18 个
- 防御arXiv 2610.10655
Nullify：面向 LLM 遗忘的零空间激活引导免训练方法
提出零空间激活引导 Nullify，免训练擦除指定记忆并保持效用
- arXiv
- 2610.10655
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-2-7B-chat-hf、Qwen3-8B
- 防御arXiv 2610.08316
MARCO：面向蛋白质生成模型的放射性水印框架
提出 MARCO 放射性水印，冻结蛋白质生成模型并在去噪时嵌入签名
- arXiv
- 2610.08316
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- RFdiffusion、ESMFold、Chroma 等 6 个
摘要MARCO 在冻结的 PGM 上去噪时嵌构象水印，作者称能兼顾保真与抗扰动，并使盗版模型继承水印。
MARCO 是加在蛋白质生成模型推理过程上的构象水印，用来标记知识产权，并为可能的生物安全滥用保留可追溯信号。作者还把它说成数字权利管理工具，以及符合生物武器公约的数字监管链。问题在于：专有 PGM 的三维输出可能被拿去训练盗版模型，也可能在来源被抹掉后绕过筛查。
- 攻击arXiv 2610.04985
研究揭示 Jev 作为应用决策层的安全与隐私风险
评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
- arXiv
- 2610.04985
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Jev、NanoJev
摘要Jev 的类型化决策可被输入与训练操纵，也会泄露信息，并同时支持检测与滥用。
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型，把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev，考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。
- 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。
- 评测与基准arXiv 2610.02986
OLMo-Detect：面向 LLM 成员推断的多阶段混淆控制基准
提出基准 OLMo-Detect 评测 LLM 成员推断
- arXiv
- 2610.02986
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- OLMo 2 1B、OLMo 2 7B、OLMo 2 13B 等 9 个
- 攻击提取与窃取
- 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 2610.01871
研究者提出 IMMRAG 攻击，可从多模态 RAG 数据存储中提取医学与文档图像
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
- arXiv
- 2610.01871
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Lumina-mGPT、Gemini 2.5 Flash Image Preview、CLIP ViT-B/16 等 5 个
- 攻击arXiv 2609.36941
研究者提出针对黑盒 LLM 的实用密钥提取框架
提出用扰动蒸馏本地代理并离线过滤来提取黑盒模型凭据
- arXiv
- 2609.36941
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- DeepSeek-Coder-7B、LLaMA-3-8B、Qwen2.5-Coder-7B 等 6 个
- 攻击提取与窃取
摘要论文提出扰动蒸馏与离线过滤两阶段框架，实现了 output-only 访问下延迟降低的黑盒大模型 API key 提取。
- 攻击arXiv 2609.36331
无需参考模型：用邻居样本校准单轮成员推理攻击
提出用邻居分数替代参考模型的单轮成员推断
- arXiv
- 2609.36331
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- 目标分类模型（架构与训练流程遵循 Aerni et al.）
- 攻击提取与窃取
摘要邻居查询在单模型上恢复逐样本校准，合成邻居加早期检查点最接近 LiRA。
本文研究 one-round 成员推断：只有一个目标模型、不能再训练参考模型时，如何仍做逐样本校准，并用于单次运行的 DP 审计。
- 攻击arXiv 2609.33136
Leaky Students：针对 on-policy distillation 的成员推断攻击
提出 Leaky，用新鲜轨迹的 token 对数概率差推断 OPD 训练记录成员身份
- arXiv
- 2609.33136
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3.5-2B 等 5 个
- 攻击提取与窃取
- 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。
- 防御arXiv 2609.31056
SCALPEL：用对比稀疏自编码器实现选择性表征层遗忘
提出 SCALPEL，用对比 SAE 在表征层选择性遗忘特定事实
- arXiv
- 2609.31056
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-1.5B-Instruct、Llama-3.2-1B-Instruct、Gemma-2-2B-it
摘要SCALPEL 以对比稀疏特征做窄目标表征遗忘，在 TOFU 上与优化基线相当且可检查。
SCALPEL 是不改基座权重的表征层遗忘方法，面向与保留数据重叠的窄目标。
- 攻击arXiv 2609.29130
ClaimMirage：域名中的自我声明如何改变 LLM 威胁判断
提出 ClaimMirage，以域名自述声称改变 LLM 威胁告警判断
- arXiv
- 2609.29130
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama 3.3 70B Instruct-Turbo、Gemma 3 4B it、Gemma 3 12B it 等 5 个
摘要作者称自述声称可增减告警。
- 防御arXiv 2609.16229
ARIA：用稀疏自编码器实现测试时机器遗忘
提出 ARIA，在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
- arXiv
- 2609.16229
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、Gemma-3-1B-it
- 防御arXiv 2609.15799
RAPID：面向文生图服务的实时防未授权蒸馏防御
提出 RAPID，离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器
- arXiv
- 2609.15799
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- PixArt、SSD、SDXL 等 4 个
- 攻击arXiv 2609.14649
CIG-MIA：利用上下文信息增益对 RAG 系统发起成员推断攻击
提出 CIG-MIA，用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份
- arXiv
- 2609.14649
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Llama-2-13b-chat-hf 等 6 个
摘要CIG-MIA 用注入前后的答案似然差推断 RAG 库成员，灰盒可分性高于所列基线。
CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击，同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。
- 攻击arXiv 2609.12911
研究：置换式保密在混合 FHE 推理中失效，可精确恢复 ResNet-20 全部线性层
攻破混合 FHE 推理的置换式保密，精确恢复线性层排序谱
- arXiv
- 2609.12911
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-20、ResNet-56、ResNet-50 等 12 个
- 攻击提取与窃取
- 可解释性arXiv 2609.11780
用权重谱密度预测隐私泄露：WeightWatcher 谱指标可作为成员推理攻击脆弱性的代理
检验权重谱度量能否代理成员推断泄漏
- arXiv
- 2609.11780
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- MLP-1×4096、MLP-2×1024、MLP-2×2048 等 11 个
- 攻击提取与窃取
摘要作者认为谱度量与泛化差距互补，有望用于无数据的模型级筛查。
作者在 MLP 上检查 WeightWatcher 谱统计是否与 online LiRA 同向，以便不看数据、不训练 shadow 模型就做模型级成员风险筛查。放出前的审计要知道训练成员会不会被认出来。LiRA 依赖大量 shadow 模型，候选一多就难以逐个跑。