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10月10日 · 周六

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找到 3 篇
筛选3

攻击类型

越狱3提示注入6投毒与后门18模型篡改7提取与窃取6检测规避3

攻击面/入口

用户输入68工具返回5代码仓库与依赖1图像与音视频12权重与梯度2
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 303 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：越狱攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：权重与梯度清除全部

另有 303 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 攻击arXiv 2608.07430

    研究者提出 SN-Guided Diffusion，利用扩散大模型安全神经元实现离线越狱

    提出 SN-Guided Diffusion，利用安全神经元实现离线越狱

    arXiv
    2608.07430
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒、白盒
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、LLaDA-8B-Instruct、Dream-Instruct-7B 等 15 个
    摘要论文揭示了扩散语言模型对自回归安全神经元的继承性，并提出纯离线黑盒越狱框架 SN-Guided Diffusion。

    论文系统评估了扩散大语言模型（DLLM）在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标，又作为黑盒越狱生成的对抗工具。

    深度解读完整解读
  3. 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 Agent 的可复用漏洞概念

    arXiv
    2607.11698
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
已经到底了