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
- arXiv
- 2610.01365
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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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- 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
- arXiv
- 2609.04382
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- Qwen3-0.6B、35B-A3B
- 攻击提取与窃取
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。
- 攻击arXiv 2607.26115
OpenAI 发布 GPT-Red：通过自博弈训练自动化红队智能体
提出自博弈红队智能体 GPT-Red，自动挖掘提示注入与越狱攻击
- arXiv
- 2607.26115
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-5.6、GPT-5.5、GPT-5.4 等 8 个
- 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 自动研究循环，发现生产 Agent 的漏洞概念
- arXiv
- 2607.11698
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 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。
- 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
- arXiv
- 2609.10117
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 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。。
- 攻击arXiv 2608.30441
ECLIPSE：针对长程 Agent 系统的自演化隐蔽提示注入攻击
提出 ECLIPSE 双通道自演化提示注入，劫持长程智能体动作轨迹
- arXiv
- 2608.30441
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- DeepSeek、GPT-4o、Claude 4.8 Opus 等 7 个
- 攻击arXiv 2609.33985
研究：众包微调数据投毒可放大专有指令抽取
提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取
- arXiv
- 2609.33985
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个
摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
已经到底了