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10月9日 · 周五

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  1. 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

    发表
    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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  2. 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。

    深度解读完整解读
  3. 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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  4. SkillSafe-Bench:技能合并模型静态安全无法预测自适应越狱鲁棒性

    提出 SkillSafe-Bench,评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 6 个
    摘要论文报告了技能合并大模型在静态安全与自适应越狱间的脱节,提出了评测基准与无数据子空间投影修复方法。

    本研究针对开源语言模型技能合并过程中的安全评估盲区,系统评测并刻画了合并大模型在自适应越狱攻击下的脆弱性特征。

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  5. 可解释性arXiv 2609.23587

    大型推理模型的效率与安全困境:量化与剪枝如何影响越狱鲁棒性

    分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响

    发表
    测试
    QwQ-32B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 等 4 个
    摘要效率压缩常使 LRM 越狱 HR 下降,作者将其归因于推理退化而非对齐增强。

    作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。

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  6. 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

    发表
    测试
    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。

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  7. 攻击arXiv 2609.33985

    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

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个

    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