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 196 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 2610.09793
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。
- 攻击arXiv 2610.06093
研究评测训练数据提取风险的跨语言迁移
用翻译前缀做跨语言训练数据提取，恢复英语训练文本中的 PII
- arXiv
- 2610.06093
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-Neo 1.3B、GPT-Neo 2.7B、GPT-J 6B 等 7 个
- 攻击提取与窃取
摘要跨语言 TDE 能恢复英语记忆的 PII，转移随多语训练和措辞保真变化。
这篇工作检验训练数据抽取是否跨语言：英语段落里记住的 PII，能否被其他语言的前缀逐字抽出。
- 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。
- 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
- 被测模型
- ToySSMClassifier、S4 safety head
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。。
- 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
- 防御arXiv 2610.00883
DeBERTa-ConPara：面向部署的 AI 生成文本检测，推理端 Unicode 归一化提升对抗鲁棒性
提出推理时 Unicode 归一化的检测器，识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
- arXiv
- 2610.00883
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- microsoft/deberta-v3-large、deberta-v3-base、bert-large-cased 等 4 个
摘要推理时归一化消除两类 Unicode 攻击，训练时归一化则会删掉对抗监督。
DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器：DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练，推理前做确定性 Unicode 归一化，用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
- 分析与理论arXiv 2610.00417
研究：合成数据溯源识别在改写后准确率大幅下降
检验合成数据来源识别是否等于再训练适配筛选
- arXiv
- 2610.00417
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-3B-Instruct、DistilRoBERTa、word TF-IDF logistic regression 等 5 个
摘要来源识别在原文上准确，改写后精确归因下降。
作者在金融风险文本上把来源识别和训练样本是否有用拆成两次测量，并写明这不是电信部署实验。
- 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。
- 评测与基准arXiv 2609.30094
PrivDrift：审计活跃 LLM 对话中话题漂移下的用户秘密泄露
提出 PrivDrift 基准，审计话题漂移后的用户秘密复述
- arXiv
- 2609.30094
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-OSS-120B、DeepSeek-R1、Qwen3-VL-235B
- 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。
- 可解释性arXiv 2609.24801
研究用 XAI 归因分析 Prompt Guard 2，同义词替换可翻转其提示注入判定
用词级归因指导同义词替换，翻转提示注入检测并验证越狱
- arXiv
- 2609.24801
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Prompt Guard 2 (86M)、Llama 3.1 8B
摘要作者称检测靠分散的词法线索。
- 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
- arXiv
- 2609.15989
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 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 2609.08236
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
- arXiv
- 2609.08236
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 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
- 被测模型
- 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。
- 防御arXiv 2608.17829
LeakGauge：用行为探针在解码前检测上下文泄露攻击信号
提出 LeakGauge，用行为后缀的 prefill 对数概率检测上下文泄露
- arXiv
- 2608.17829
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Gemma-4-E4B-it、Gemma-4-31B-it、Qwen2.5-14B-Instruct 等 11 个