攻击arXiv:2610.09819 · 10月7日
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
模型与 API测试HuBERT-base、WavLM-base训练与数据层
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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攻击arXiv:2610.07723 · 10月6日
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
模型与 API测试Llama-2-7B-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma-7B-it 等 4 个训练与数据层
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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攻击arXiv:2610.07510 · 10月6日
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，在发布前强化后门使其经良性后训练仍然存活
编程 Agent测试Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct训练与数据层
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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攻击arXiv:2610.05793 · 10月5日
研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型
微调植入拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时插入隐蔽漏洞
编程 Agent测试Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct训练与数据层
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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攻击arXiv:2610.01367 · 10月2日
研究：高质量数据筛选挡不住投毒
提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
模型与 API测试Llama2-7B-Chat、Llama3-8B-Instruct、Qwen2-7B-Instruct 等 5 个训练与数据层
摘要质量筛选挡不住部分高分样本的安全削弱。
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。
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攻击arXiv:2609.07051 · 9月7日
TrojanWorld：通过想象引导对世界模型智能体植入后门
提出 TrojanWorld，通过想象引导给世界模型智能体植入供应链后门
具身与机器人测试TD-MPC2、DreamerV3、R2-Dreamer训练与数据层
摘要TrojanWorld 揭示了世界模型智能体的供应链后门风险，通过在世界模型中操纵想象可实现对闭环动作的持续控制。
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攻击arXiv:2609.14060 · 9月13日
AgentQ：针对 LLM Agent 的量化条件后门攻击
提出 AGENTQ，向开源智能体权重植入仅在量化后触发的恶意工具后门
AI Agent测试Qwen3.5-2B、Qwen3.5-4B、Qwen3.5-9B 等 6 个训练与数据层
摘要论文研究了智能体量化条件后门风险，提出 AGENTQ 在保持效用的同时实现全精度隐蔽与量化后生效。
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攻击arXiv:2609.33985 · 9月28日
研究：众包微调数据投毒可放大专有指令抽取
提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取
模型与 API攻击者黑盒测试Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个训练与数据层
摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
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已经到底了