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10月8日 · 周四

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  1. 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
    测试
    RouteLLM (BERT router)、notdiamond-0001、Vela (vLLM Semantic Router) 等 6 个

    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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  2. 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
    测试
    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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  3. 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
    测试
    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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  4. 攻击arXiv 2607.23496

    Concept2Scenario:用 SAE 概念归因发现可迁移的越狱场景

    提出 Concept2Scenario,借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    测试
    Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B 等 10 个

    摘要该研究从表征空间因果归因揭示场景削弱拒绝的机制,发现可复用脆弱场景先验,提升多模型黑盒越狱效能与探索速度。

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  5. 攻击arXiv 2607.25560

    SigLeak 可从执行轨迹推断专有 Agent 技能

    提出 SigLeak,从执行轨迹比对中推断专有智能体技能

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    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。

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  6. 攻击arXiv 2609.04382

    研究揭示 split-LLM 训练中返回梯度泄露真实行,前向隐私门仍通过

    揭示拆分训练返回梯度以零支撑暴露诱饵行并泄露训练内容

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    Qwen3-0.6B、35B-A3B
    摘要论文揭示拆分训练中反向梯度零支撑完全暴露诱饵行,联合视图突破门控,裁剪加噪可有效缓解。

    这是一项关于双节点大语言模型拆分训练系统的系统安全案例研究,揭示了评估工具遗漏反向信道所导致的静默隐私失效。

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  7. 攻击arXiv 2608.09867

    研究者利用加密推理块跨模型兼容性窃取专有 LLM 推理链

    利用加密思维块的跨模型重放,诱导弱模型逐字转写专有推理链

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5 等 15 个

    摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞,提出了低成本提取方法并给出防御方案。

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  8. 攻击arXiv 2607.11698

    AHA 用自动研究循环发现生产 Agent 漏洞概念

    提出 AHA 自动科研循环,发现生产级智能体的可复用漏洞概念

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Minimax-M2.7、Kimi-K2.6、Deepseek-V4-Pro 等 5 个
    摘要论文提出基于可证伪科研循环的 AHA 框架,从生产级智能体中挖掘并沉淀漏洞概念图,提升攻击复用率并指导防御加固。

    AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。

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  9. 攻击arXiv 2609.09798

    CS-Guard:首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准

    提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏

    发表
    攻击者
    黑盒、无盒
    测试
    CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等 7 个

    摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard,评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。

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  10. 攻击arXiv 2609.14003

    FlowSeal:用信息流控制阻断 LLM Agent 的隐私泄露

    提出 FLOWSEAL,在工具边界以信息流控制阻断智能体隐私泄露

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    DeepSeek-V3.2、DeepSeek-R1、GPT-4.1-mini 等 4 个

    摘要作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题,提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。

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  11. 攻击arXiv 2609.09553

    研究:任意密文攻击前沿大模型无需微调即可越狱

    提出任意字母置换密码越狱,无需微调即可诱导有害输出

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3 Flash (preview) 等 7 个

    摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码,进而绕过分类器与对齐,作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。

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  12. 攻击arXiv 2609.10117

    研究揭示基于混淆的端侧 LLM 保护方案的安全边界

    提出 Collapse,从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型

    发表
    测试
    BERT-Base、ViT-Base、Qwen2.5-0.5B 等 4 个
    摘要Oprior 是四原语复合的安全边界,Collapse 利用列方向泄漏抽取替代模型,Oext 只被同一攻击评测。

    这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆,给出该族的典范边界,再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。

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  13. 攻击arXiv 2607.18056

    上海 AI 实验室提出 Intern-BioBreaker,在 14 个前沿模型上暴露生物安全越狱风险

    提出生物红队模型 Intern-BioBreaker,多轮越狱诱导模型输出可操作生物危害

    发表
    测试
    DeepSeek-V3、Kimi-K2.6、DeepSeek-V4-Pro 等 14 个

    摘要论文通过构建专用红队模型评估前沿大模型的生物安全漏洞与物理转化风险。

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