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 2610.06049
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
- arXiv
- 2610.06049
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- 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。
- 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，使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞
- arXiv
- 2610.05793
- 发表
- 被测模型
- 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。
- 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
- arXiv
- 2610.02886
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B 等 9 个
- 攻击投毒与后门
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。
- 防御arXiv 2610.01788
SAGE：基于相似度从少量已验证样本中清洗中毒训练数据
提出 SAGE，用少量已核验样本按相似度清洗投毒训练数据
- arXiv
- 2610.01788
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-18、VGG-16
- 防御arXiv 2610.00685
研究者提出用零空间投影净化 LoRA 微调 LLM 的后门
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
- arXiv
- 2610.00685
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaMA2-7B-Chat、LLaMA2-13B-Chat、Qwen2-7B-Instruct 等 6 个
- 防御arXiv 2609.39548
NDDL：用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御
提出 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
- arXiv
- 2609.39548
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v3.5 等 4 个
摘要NDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移，用动态不一致检测后门并定位触发 token。
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。
- 评测与基准arXiv 2609.39146
MADBench：多智能体辩论安全性评测基准发布
提出 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
- arXiv
- 2609.39146
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击，同时放大未授权读写。
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
- 攻击arXiv 2609.39047
BadAction：通过动作引导触发器对交互式视频生成模型实施后门攻击
提出 BadAction，通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
- arXiv
- 2609.39047
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Astra (Wan2.1-T2V-1.3B)
- 防御arXiv 2610.00348
NEEDLE：通过权重正交化移除 LLM 后门
提出 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
- arXiv
- 2610.00348
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma-3-4B-IT、Qwen3-4B-Instruct-2507、Gemma-3-12B-IT
摘要NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门，并保住拒绝子空间。
- 攻击arXiv 2609.38270
VirusCascade：劫持 LLM 推荐智能体的协同反思机制
提出 VirusCascade，劫持推荐智能体协同反思以实现定向推广
- arXiv
- 2609.38270
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 评测与基准arXiv 2609.35028
VEX-Bench：评测 LLM 生成虚假信息的核验复杂度
提出 VEX-Bench 评测 LLM 生成虚假信息的核查复杂度
- arXiv
- 2609.35028
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.5、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4 等 7 个
- 攻击恶意使用
摘要VEX-Bench 用筛查时的五维复杂度衡量虚假信息对核查容量的占用，并报告生成与核查的成本差。
VEX-Bench 把 LLM 虚假信息的风险从“能否生成”改成“筛查时会占用多少核查容量”。
- 攻击arXiv 2609.33569
信息黑洞：3D 点云重建中的后门机制研究
提出 Information Blackhole 与 AGM，控制点云自编码器后门重建到指定形状
- arXiv
- 2609.33569
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- FoldingNet、PointDiffusion
摘要AGM 用自适应高斯匹配压制 PCAE 投毒潜码中的源几何，九组设置的 CD-ASD 均下降。
这篇工作研究点云自编码器的训练时后门：干净输入仍自重建，带触发的输入应重建成攻击者指定形状。分类后门只需把预测推向离散标签。PCAE 把源几何与目标信息编进同一个连续潜空间，残留源几何会把重建拉回源形状。
- 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 2609.27422
RAMP：逆转对抗扰动以增强针对恶意软件检测器的干净标签后门攻击
提出 RAMP，逆转对抗扰动加强恶意软件检测器的干净标签后门
- arXiv
- 2609.27422
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- MalConv、MalConvGCG
摘要RAMP 用反转扰动做 clean-label 投毒。
RAMP 是 score-based black-box 下的 clean-label 后门增强，对象是会微调的 Windows PE 原始字节恶意软件检测器。
- 攻击arXiv 2609.17817
论文：用投毒基准污染自改进编码 Agent，令其后续版本写出漏洞代码
提出基准投毒攻击，使自修改编码 Agent 跨代写出含漏洞代码
- arXiv
- 2609.17817
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.5、Qwen3.5-397B、gpt-oss-120b 等 5 个
- 攻击投毒与后门
摘要论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞，警示系统设计需纳入安全约束。
- 评测与基准arXiv 2609.10952
监督学习中的数据投毒攻击实证评估：标签翻转与后门投毒在 MNIST 和 Fashion-MNIST 上的对比
比较标签翻转与后门投毒对图像分类器的影响
- arXiv
- 2609.10952
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Logistic Regression、Linear SVM、Random Forest
- 攻击投毒与后门
摘要标签翻转更能拉低线性模型。
Khan 与 Abusaqer 在两个图像分类基准上比较了两种训练时投毒。
- 防御arXiv 2609.09564
基于神经形态时序嵌入与混合 SNN-XGBoost 的工业信息物理系统鲁棒分类：面向机器遗忘攻击
提出冻结特征提取并只重训分类器的混合检测，抵御标签翻转式机器遗忘
- arXiv
- 2609.09564
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Hybrid SNN+XGBoost、Direct-SNN
- 攻击投毒与后门
摘要冻结 SNN 膜电位嵌入、只重训 XGBoost，在两个 PMU 数据集上分类攻击并推迟标签投毒下的崩溃。
SNN+XGBoost 把一次训练的神经形态前端和可周期更新的树分类器拆开，用来做电网多类入侵检测，并针对 machine unlearning 式标签翻转。
- 攻击arXiv 2609.07147
FDBA：联邦学习中的细粒度分布式后门攻击
提出联邦学习细粒度分布式后门框架 FDBA，用动态触发与对比嵌入降低投毒比例
- arXiv
- 2609.07147
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-18
- 防御arXiv 2609.07063
VERITAS：抗投毒的本地差分隐私图学习协议
提出 VERITAS，用双边背书剪除本地隐私图学习中的投毒节点
- arXiv
- 2609.07063
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GCN、GraphSAGE、GAT
摘要VERITAS 用分级信任的双边背书剪除 LDP 图学习中的投毒节点，并恢复分类准确率。
VERITAS 是面向本地差分隐私图学习的投毒防御协议，按 trust-but-verify 在保持 ϵ-LDP 的同时剪除伪造节点。