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10月9日 · 周五

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  1. 攻击arXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒
    测试
    GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2

    摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。

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  2. 攻击arXiv 2608.25776

    EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播

    提出 EVOMAL 攻击,诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能

    发表
    测试
    Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-Coder-Next 等 7 个

    摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞,提出 EVOMAL 攻击与防御,阐明了供应链新风险。

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  3. 攻击arXiv 2610.09819

    FAB 攻击:给 HuBERT/WavLM 植入后门,背景警笛声即可让下游语音任务失灵

    提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门

    发表
    测试
    HuBERT-base、WavLM-base

    摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。

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  4. 攻击arXiv 2610.07723

    研究者提出答案侧后门:让模型自生成触发词绕过安全拒答

    提出回答端后门,让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答

    发表
    测试
    Llama-2-7B-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma-7B-it 等 4 个

    摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击,指出输入端防护存在盲区。

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  5. 攻击arXiv 2610.07510

    PersistBD:攻击者可在发布前强化后门,使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率

    提出 PERSISTBD,发布前强化后门以穿透良性 SFT 与 RL

    发表
    测试
    Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
    摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。

    本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调(SFT)和强化学习(RL)后训练时的后门持久性风险。

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  6. 防御arXiv 2610.04426

    UnAct:无需梯度的定向激活干预实现类别遗忘

    提出 UnAct,仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别

    发表
    测试
    ResNet-18、ViT-B/16
    摘要UnAct 用前向激活做类别遗忘。

    UnAct 是一种事后类别遗忘:删除请求可以只有少量该类图像,且没有标签和保留数据。它不用梯度,只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。

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  7. 防御arXiv 2602.24210

    研究者提出 Staged Decoding 与 SFT 数据集,减少大推理模型推理轨迹中的隐私泄露

    提出 Staged Decoding 与指令跟随训练,减少推理轨迹隐私泄露

    发表
    测试
    Qwen 3 1.7B、Qwen 3 4B、Qwen 3 8B 等 6 个
    摘要用一般指令跟随训练加分段解码,可降低轨迹隐私泄露,但数学效用下降。

    本文把大推理模型的隐私问题做成轨迹可控性:隐私指令是指令,轨迹不跟随就会把敏感上下文写进可被提示注入导出的文本。

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  8. 防御arXiv 2610.06001

    AgentSpy:在系统调用层观测 AI Agent 行为并检测技能注入攻击

    提出 AgentSpy,在系统调用层观测 Agent 并检测技能注入

    发表
    测试
    gpt-5.6-terra、deepseek-v4-flash、glm-5.3-flash 等 4 个
    摘要提出了系统级智能体监控框架 AgentSpy,揭示出通过测试背后的非预期行为与注入风险。

    本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

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  9. 攻击arXiv 2610.06093

    研究评测训练数据提取风险的跨语言迁移

    用翻译前缀做跨语言训练数据提取,恢复英语训练文本中的 PII

    发表
    测试
    GPT-Neo 1.3B、GPT-Neo 2.7B、GPT-J 6B 等 7 个
    摘要跨语言 TDE 能恢复英语记忆的 PII,转移随多语训练和措辞保真变化。

    这篇工作检验训练数据抽取是否跨语言:英语段落里记住的 PII,能否被其他语言的前缀逐字抽出。

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  10. 攻击arXiv 2610.04128

    研究显示拆分学习中的梯度可提升客户端文本重建率

    衡量分裂学习中梯度相对激活对客户文本重建的额外贡献

    发表
    测试
    GPT-2 (openai-community/gpt2, 124M)、Qwen3-0.6B
    摘要激活已恢复大部分 token。

    这篇工作测量 split learning 分裂点上的文本泄漏:激活单独能恢复多少,训练回传的梯度再增加多少,以及按 token 还是按整篇计分会不会改写结论。

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  11. 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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  12. 防御arXiv 2605.17380

    Uber 提出 ADR 企业级 Agent 检测系统,在 7200 台主机部署十个月

    提出企业级检测系统 ADR,检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP

    发表
    测试
    GPT-4o、Claude Sonnet 4、Llama Guard 3-8B 等 4 个

    摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统,并在生产环境中验证了有效性。

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  13. 攻击arXiv 2610.05793

    研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型

    提出拓扑条件后门,使模型在推断多智能体部署时向代码插入隐蔽漏洞

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

    摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。

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  14. 攻击arXiv 2610.06049

    研究者提出仅修改 SAE 解码器的后门攻击,可在不改动语言模型的情况下植入行为

    提出只改 SAE 解码器的后门,在冻结语言模型上植入代码插入

    发表
    测试
    Gemma 3 4B Instruct、Qwen3 1.7B、Llama 3.1 8B Instruct
    摘要只改解码器的 SAE 可带上代码插入后门,且若干常规质量指标变化不大。

    只改 SAE 解码器、冻结编码器与语言模型,即可把代码插入行为放进推理时的辅助组件。作者把这视为 SAE 供应链问题:checkpoint 一旦替换某一层激活,就参与后续计算,而不只是解释工具。

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  15. AgentHazard:评估计算机使用智能体有害行为的基准

    提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为

    发表
    测试
    Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、Qwen3-32B 等 12 个
    摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全,作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。

    AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准,重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。

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  16. 分析与理论arXiv 2610.02886

    研究揭示无触发投毒审计缺口:事实答对不等于决策正确

    揭示无触发虚假训练下事实回答与下游决策的审计差距

    发表
    测试
    Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B 等 9 个
    摘要作者发现无触发词虚假训练下事实回答与下游决策存在脱节,直接审计与事实纠错均无法保证决策正确。

    论文是一项针对语言模型在无触发词虚假信息训练下行为表现的实证分析研究。

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