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10月10日 · 周六

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  1. 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

    发表
    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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  2. 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

    发表
    被测模型
    C2P-CLIP、ForgeLens、D3-Im 等 10 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。

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  3. 攻击arXiv 2610.07323

    ATLAS:用自适应信任域与主动学习搜索潜在对抗样本集

    提出 ATLAS 用水平集估计恢复黑盒分类器的对抗输入集合

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LeNet5、ResNet50 (CIFAR-10 standard)、ResNet50 (ImageNet standard) 等 5 个
    摘要ATLAS 用主动水平集估计构造黑盒对抗集,作者称其集合比单点攻击更具代表性。

    ATLAS 是一个查询式 black-box 框架,用来构造诱发失败的对抗输入集合,供鲁棒性审计使用。

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  4. 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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  5. 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

    发表
    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。

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  6. 多智能体协同过滤系统的连接性攻击与防御研究

    复现 AgentCF 上的多智能体攻防并刻画连通性作用

    发表
    被测模型
    Qwen3-235B-A22B、Claude Haiku 4.5、Mixtral 8×7B 等 4 个
    摘要连通性沿 k 与ρ改变攻防,且用户/物品与早期/稳态需要分开看。

    作者在 AgentCF 上研究连通性如何改变多智能体协同过滤的攻防,复现已有方法而不是提出新载荷。

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  7. 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

    发表
    被测模型
    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。

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  8. 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,将异构智能体运行时事件规范为可哈希动作并绑定审批与回执

    发表
    场景
    AI Agent
    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”。

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  9. 攻击arXiv 2605.21541

    研究者提出 FRA-Attack 频域正则化方法,提升对闭源 MLLM 的迁移攻击效果

    提出 FRA-Attack,用频域对齐与梯度正则做可迁移定向视觉攻击

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-5.2、GPT-5.4、Claude-Opus-4.6 等 15 个
    摘要FRA-Attack 以频域对齐和梯度低通做可迁移定向攻击,闭源面板上作者称整体更强,Gemma 除外。

    FRA-Attack 是面向闭源 MLLM 的迁移式定向图像攻击。作者要解决的是:空间域局部对齐重复全局低频,代理梯度的高频成分又把更新拉向代理自身。

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已经到底了