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10月8日 · 周四

全部论文

找到 2 篇
筛选1

攻击类型

越狱17提示注入30投毒与后门29模型篡改2提取与窃取11检测规避3拒绝服务1恶意使用2

攻击技术

多轮渐进1编码与混淆1

模型自身风险

危险能力1

影响

数据与隐私泄露1滥用能力提升1

系统形态

AI Agent2编程 Agent1

攻击者权限

黑盒1

攻击面/入口

用户输入2

层

应用层2

被测模型厂商

其他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 1081 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：恶意使用清除全部

另有 1081 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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

    AI Agent测试Meta-Llama-3.3-70B-Instruct、Meta-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct、Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 等 15 个应用层
    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。

    完整解读
  2. 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

    编程 Agent攻击者黑盒测试GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok-4.3 等 7 个应用层

    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。

    完整解读
已经到底了