攻击arXiv 2610.09920
研究：多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- colpali-v1.2、colpali-v1.3、Tomoro-ColQwen3-8B 等 13 个
全部论文
另有 479 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 攻击arXiv 2610.04195
MemLeak 研究：多租户 Agent 共享向量记忆库存在跨用户记忆泄露
评估多租户智能体共享向量记忆的跨用户泄露与主动桥接
- arXiv
- 2610.04195
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 2.5 Flash、Claude Sonnet 4.5、all-MiniLM-L6-v2 等 5 个
- 评测与基准arXiv 2610.05586
AgentDoxx：联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测
用 AGENTDOXX 评测搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
- arXiv
- 2610.05586
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 3.7 Flash、Gemini 3.1 Pro Preview、GPT-5.6 Terra 等 10 个
- 攻击恶意使用
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX，揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
- 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
- 测试
- Gemini 2.5 Flash Image Preview、CLIP ViT-B/16、OpenCLIP ViT-L/14 等 5 个
- 攻击arXiv 2610.01768
LLMLeak：借 LLM 合法网页抓取实施隐蔽数据外泄
提出 LLMLeak，把机密编进报错 URL，借聊天机器人网页抓取外传
- arXiv
- 2610.01768
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini、Meta-Llama-3.3-70B-Instruct、Meta-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 15 个
摘要LLMLeak 用报错 URL 借聊天机器人抓取外传秘密。
LLMLeak 研究一种隐蔽外传：本地恶意软件已拿到机密，却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者，于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL，让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。
- 评测与基准arXiv 2609.06966
Mole：面向前沿实验室 AI 智能体的内部威胁检测基准
提出 MOLE 基准，评测监控器对智能体内部威胁的检出能力
- arXiv
- 2609.06966
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Gemini 3.1 Pro Preview、GPT-5.3 Chat、GPT-5.5 等 15 个
摘要MOLE 构建了智能体内部威胁检测基准，作者指出高漏检现状与推理痕迹的防御价值，并展示了监控策略优化空间。
MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准，旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。
- 攻击arXiv 2609.15383
微软团队提出 capability laundering 攻击：弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力
提出能力洗钱攻击，让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力
- arXiv
- 2609.15383
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Gemma-4-31B、Gemma-4-12B、GPT-5.5 等 7 个
摘要作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。
- 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
- 测试
- Gemma-4-E4B-it、Gemma-4-31B-it、Qwen2.5-14B-Instruct 等 11 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
- 测试
- Gemini-3.1-Flash-Lite、Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 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。
已经到底了