攻击arXiv 2609.37468
论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法
提出检索器后门攻击操纵智能体多轮搜索，并用 DOU 隐蔽后门
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- E5、Contriever-MSMARCO、Qwen2.5-7B-Instruct
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
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- 攻击arXiv 2604.14604
AudioHijack 框架对 13 个语音大模型实现隐蔽音频提示注入
提出 AudioHijack，用不可感知对抗音频对语音模型实施听觉提示注入
- arXiv
- 2604.14604
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- SpeechGPT、GLM-4-Voice、VITA-Audio 等 15 个
摘要提出了 AudioHijack 框架，揭示了 LALM 对听觉提示注入的脆弱性与传统防御的局限。
- 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
- arXiv
- 2610.09819
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 攻击arXiv 2610.09240
WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
提出 WebMirage，用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
- 评测与基准arXiv 2610.06898
DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准
提出 DIBench，评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵
- arXiv
- 2610.06898
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等 7 个
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。
- 防御arXiv 2610.05637
研究显示 VLM 视觉定位输出的拒答率按危害领域平均低 31 至 59 个百分点
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调，补齐视觉定位输出的拒答缺口
- arXiv
- 2610.05637
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.5 Flash、Molmo2-8B 等 5 个
摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层，提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力，表征分析揭示了对齐机制。
- 评测与基准arXiv 2610.03938
论文发现多模态模型启用工具后拒答失败率最高上升 68.7%
评测启用工具调用后多模态模型拒答有害图文请求的变化
- arXiv
- 2610.03938
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini-2.5-Pro、Gemini-3.1-Pro-Preview、Claude Opus 4.6 等 13 个
摘要论文揭示了工具调用范式削弱 MLLM 拒答能力的现象，分析了稀释与偏移机制并验证了重注缓解方案。
论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。
- 评测与基准arXiv 2609.09404
MMPIBench：多模态提示注入对六种 Agent 框架的跨框架评测
用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入
- arXiv
- 2609.09404
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Opus 4.8、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 等 6 个
摘要论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响，发现模型主导行为、尝试远超完成，音频通道缺乏防护。
- 分析与理论arXiv 2608.06270
研究用因果审计揭示多模态模型视觉工具调用的假象
用因果审计检验视觉工具观察是否真正改变答案
- arXiv
- 2608.06270
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepEyes、Pixel Reasoner、Mini-o3 等 6 个
- 组件视觉
摘要聚合增益集中在 Calibrated 少数轨迹，作者称之为视觉工具使用的错觉。
对六个 thinking-with-images 模型做因果审计，检查 crop-and-zoom 返回的观察是否中介最终答案。
- 评测与基准arXiv 2609.05535
Mind2Web-Injection：面向网页 Agent 视觉提示注入护栏的证据对齐评测
提出 Mind2Web-Injection，评测网页 Agent 截图护栏的证据对齐
- arXiv
- 2609.05535
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- GPT-5.6-luna、Qwen3-VL-32B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
摘要作者称检测、定位和反事实响应在六个 VLM 上可分开。
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。
- 防御arXiv 2609.37837
Intent-Privilege OPSD：让视觉语言模型在隐式风险下兼顾安全与有用
提出 Intent-Privilege OPSD，蒸馏证据化意图以对齐视觉语言模型的安全与有用
- arXiv
- 2609.37837
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-4B-Instruct、LLaVA-1.5-7B、InternVL2-8B
摘要证据化意图只在训练时使用，单次蒸馏同时提高联合成功并降低数据与训练时间。
Intent-Privilege OPSD 针对视觉语言模型的跨模态隐式风险，把安全与有用性放进同一个训练目标，并要求部署时不再看意图。图像和文本可以各自无害、合在一起才有风险。
- 其他arXiv 2610.00812
视频生成模型的后训练与对齐综述
综述视频生成的后训练与对齐，并汇总基准与开放挑战
- arXiv
- 2610.00812
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Wan、HunyuanVideo、OpenSora 等 8 个
- 组件图像生成
摘要综述把视频后训练分成四类对齐信号，并指出奖励、长视频、权衡和安全仍开放。
这是一篇视频生成 后训练与对齐 综述：预训练模型已有强先验，但作者认为仍不能可靠遵循意图、维持时间连贯或满足物理与安全约束。
- 防御arXiv 2610.01800
LineupRL：基于描述与时序配对识别的可验证强化学习时间序列描述方法
提出 LineupRL，用描述到序列识别作可验证奖励训练时序描述模型
- arXiv
- 2610.01800
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-VL-3B、Qwen2.5-VL-72B、Qwen3-VL-8B 等 15 个
摘要LineupRL 用统计近邻上的序列识别做可验证奖励，3B 描述器超过 SFT、两种 RL 奖励和 72B 教师。
LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR：不模仿合成参考，而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。
- 攻击arXiv 2609.04533
Repeat-After-Me：针对黑盒 VLM 的自适应视觉提示注入攻击
提出 Repeat-After-Me，以图像前缀诱导智能体调用工具或泄露隐私
- arXiv
- 2609.04533
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude-Opus-4.7、GPT-5.5、Gemini-3.1-Pro 等 11 个
摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入，在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
- 防御arXiv 2609.12623
SteerDuplex：可操控的全双工语音对话模型
提出 SteerDuplex，用监督微调与两阶段强化学习提升全双工语音对话可控性
- arXiv
- 2609.12623
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- SteerDuplex-SFT、SteerDuplex-RL、Moshi 等 4 个
摘要SteerDuplex 用 SFT 提升语音可控，用两阶段 RL 改时序，并记录奖励黑客。
SteerDuplex 是基于 Moshi 的全双工语音模型，目标是在保留轮替、打断和一般任务能力的同时，按用户指令改变内容与发声。
- 防御arXiv 2609.31911
用强化学习增强胸部 X 光报告生成中的视觉推理
用门控 IoU 与 RadGraph 的 GRPO 降低胸片报告幻觉
- arXiv
- 2609.31911
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-8B-Instruct、MedGemma、DeepMedix-R1 等 7 个
- 其他arXiv 2609.32340
SGA-Flow-GRPO：面向 Flow-GRPO 的空间梯度引导信用分配
提出 SGA-Flow-GRPO，用奖励梯度调制文生图模型的 token 级优势
- arXiv
- 2609.32340
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- SD3.5-Medium、SD3.5-M (w/o CFG)、FLUX.1 Dev 等 4 个
- 组件图像生成
- 评测与基准arXiv 2609.35922
VoxParity 评测：语音智能体在需要听声判断时仍按文字行事
提出 VoxParity 基准，评测语音智能体是否按音频改变工具调用
- arXiv
- 2609.35922
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- MiMo-V2.6-Pro、gemini-3.7-flash、Qwen3.8-Omni 等 15 个
- 风险Agent 危险操作
- 组件音频
摘要VoxParity 用固定转写的音频对比和 words-only null，测量语音智能体是否按所听内容改变工具调用。
VoxParity 测量语音智能体在词语不变、只有声音改变时，是否按行业规则改它所执行的工具调用。
- 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
- 测试
- Astra (Wan2.1-T2V-1.3B)
- 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
- 测试
- LLaVA-1.5-7B、Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B