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 2610.07723
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
- arXiv
- 2610.07723
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 防御arXiv 2610.00883
DeBERTa-ConPara：面向部署的 AI 生成文本检测，推理端 Unicode 归一化提升对抗鲁棒性
提出推理时 Unicode 归一化的检测器，识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
- arXiv
- 2610.00883
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- microsoft/deberta-v3-large、deberta-v3-base、bert-large-cased 等 14 个
摘要推理时归一化消除两类 Unicode 攻击，训练时归一化则会删掉对抗监督。
DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器：DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练，推理前做确定性 Unicode 归一化，用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
- 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 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
- 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。
- 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
- 攻击arXiv 2609.04260
GhostWord：针对自动语音识别的细粒度后门攻击
提出 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒
- arXiv
- 2609.04260
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Whisper-Small、Whisper-Medium、MMS 等 4 个
- 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
- 测试
- ResNet-50
- 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
- 测试
- ViT-B/16、ResNet-18、ResNet-50
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。
- 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
- 测试
- 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 2609.28239
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
- 测试
- YOLOv5、Faster R-CNN
已经到底了