防御arXiv 2610.09941
OrthoPurify 用一步正交投影净化被后门污染的视觉语言模型
提出 OrthoPurify，用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
- arXiv
- 2610.09941
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B、Qwen3-VL-8B、LLaVA-1.5-13B 等 5 个
摘要一次投影去掉劫持方向。
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
- 攻击arXiv 2610.01871
研究者提出 IMMRAG 攻击，可从多模态 RAG 数据存储中提取医学与文档图像
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
- arXiv
- 2610.01871
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Lumina-mGPT、Gemini 2.5 Flash Image Preview、CLIP ViT-B/16 等 5 个
- 防御arXiv 2610.00450
ZoneClaw 用记忆分区防御 OpenClaw 式计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出 ZoneClaw，用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
- arXiv
- 2610.00450
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、GLM-5.2 等 4 个
- 攻击arXiv 2609.35576
研究提出跨 LLM 助手的记忆跳跃攻击
提出跨独立 Agent 的记忆跳跃攻击，经共享工件在助手间自传播
- arXiv
- 2609.35576
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.6 Luna、Kimi-K2.6、GPT-OSS-120B 等 6 个
摘要论文证实持久工件与内存可形成跨智能体传播链，揭示了将共享工件纳入安全防线的重要意义。
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
- 评测与基准arXiv 2609.34790
CoSec：面向社区场景的 LLM Agent 安全基准
用 CoSec 评测社区 Agent 是否越界披露受保护信息
- arXiv
- 2609.34790
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- OpenClaw with Gemini 3.1 Pro、OpenClaw with Qwen 3.8 Max、OpenClaw with MiniMax M2.5 等 13 个
- 评测与基准arXiv 2609.35912
MMSkillRisk：多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作
提出 MMSkillRisk 基准，评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作
- arXiv
- 2609.35912
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6、Kimi-K3 等 6 个
摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。
- 评测与基准arXiv 2609.33481
IDUnlearn-Bench：面向视觉语言模型的个体级遗忘基准
提出 IDUnlearn-Bench，评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留
- arXiv
- 2609.33481
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
摘要IDUnlearn-Bench 用四族探针显示：压低直接属性访问后，身份仍常能被反向查出、绑定或重构。
IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人，而不只是答不出某条监督事实。
- 评测与基准arXiv 2609.28915
研究提出 ACE 语料库，评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性
构建 ACE 语料，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
- arXiv
- 2609.28915
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 10 个
摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明，syscall 痕迹可判别智能体攻击，两层组合通常更好。
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
- 防御arXiv 2609.28239
ODPure：通过集成破坏共识实现目标检测后门净化
提出 ODPure，在输入阶段用腐蚀重建与共识净化目标检测后门
- arXiv
- 2609.28239
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- YOLOv5、Faster R-CNN
- 攻击arXiv 2609.13889
PMPA：针对 OpenClaw 与 Claude Code 的持久记忆投毒攻击
提出 PMPA，经外部源向 Agent 持久记忆投毒并跨会话泄露隐私
- arXiv
- 2609.13889
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3-Max
摘要论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA，报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。
- 攻击arXiv 2609.07048
FreqDoor：面向视觉语言模型的频域后门攻击
提出 FreqDoor，在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门
- arXiv
- 2609.07048
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- BLIP-2 (opt-2.7b)、InstructBLIP (flan-t5-xl)、LLaVA (interleave-qwen)
摘要FreqDoor 用频域振幅混合给三款 VLM 植入仅视觉的训练时后门。
FreqDoor 是针对生成式 VLM 的仅视觉、训练时后门：在频域混合触发源振幅、保留干净图像相位，使触发在空间上分散。
- 防御arXiv 2609.06346
面向后门攻击下持续学习的鲁棒动态扩展：净化与选择性恢复
提出 BPP、GDBRO 与 RFCBES，在持续学习中净化并选择性恢复后门样本
- arXiv
- 2609.06346
- 发表
- 场景
- 模型与 API
摘要用净化、梯度筛选恢复和鲁棒原型路由，把动态扩展持续学习接到任务级后门防御上。
面向 CLUBA 的鲁棒动态扩展防御：每个增量任务都可能含少量后门样本，模型只能看到当前任务数据，却要同时少遗忘、学得会、还不记住触发。
- 防御arXiv 2609.03139
TRIM：面向多种后门触发器的黑盒检测与净化方法
提出 TRIM，在黑盒推理时定位并净化图像后门区域
- arXiv
- 2609.03139
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-50
- 防御arXiv 2608.24354
RACER：面向多模态大模型后门的区域感知一致性修复框架
提出 RACER，用区域感知一致性对抗微调去除多模态大模型后门
- arXiv
- 2608.24354
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B、Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B
- 评测与基准arXiv 2608.09476
ActBench：面向协作智能体行为安全的自演化基准
构建自演化基准 ActBench，评测协作智能体的行为安全
- arXiv
- 2608.09476
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude-Opus-4.8、Claude-Sonnet-4.6、GPT-5.5 等 15 个
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全，揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
- 攻击arXiv 2607.05189
研究者提出 MemGhost，对持久化个人 Agent 实现隐蔽记忆注入
提出 MEMGHOST，用单封邮件对持久个人 Agent 做跨会话隐蔽记忆注入
- arXiv
- 2607.05189
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Claude Sonnet 4.5 等 6 个
摘要总结了论文的研究背景、双代理优化方法 MEMGHOST、全周期实验结果以及作者对记忆信任边界的启示。
本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁，提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。
- 攻击arXiv 2606.04329
研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准
系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
- arXiv
- 2606.04329
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Meta-Llama-3.1-70B-Instruct、Deberta-v3-base、Llama-3.1-8B-Instruct 等 5 个
摘要系统研究了智能体记忆投毒风险，揭示了写入渠道漏洞，构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
- 攻击arXiv 2605.30040
研究揭示 LLM 按 token 计费可被服务商系统性虚报
构造可通过计费审计的 token 虚报，使服务商系统性超收
- arXiv
- 2605.30040
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- PALACE domain-adapted auditor
摘要不诚实提供方可在三种 token 审计上虚报并通过检查，作者认为需改用提供方不控制的证据。
不透明 LLM 的按 token 计费里，现有审计核验的是提供方可控的证据，不诚实提供方可以虚报并通过检查。。
- 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，识别编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
- arXiv
- 2605.17380
- 发表
- 层
- 应用层
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。
- 评测与基准arXiv 2511.18921
BackdoorVLM：面向视觉语言模型后门攻击与防御的基准
提出 BackdoorVLM 基准，评测视觉语言模型微调中的后门攻击与防御
- arXiv
- 2511.18921
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B、Qwen2.5-VL-7B
摘要BackdoorVLM 统一评测 VLM 后门与防御：含文本触发在低投毒率下更易激活，现有防御跨类型不稳定。
BackdoorVLM 是作者提出的 VLM 后门攻击与防御评测基准，作者称它是首个此类综合基准。
已经到底了