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10月9日 · 周五

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找到 39 篇

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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 2606.09700

    研究者提出 HPAA 攻击:用排版视觉线索绕过 13 个内容审核系统

    提出 HPAA 攻击,用排版视觉线索绕过内容审核系统

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Llama-Guard-3-8B、Perspective API、ShieldGemma-2B 等 13 个
    摘要揭示了排版视觉线索与分词差异带来的审核盲区,HPAA 以极低查询实现近乎完全规避。

    这篇论文研究了人类视觉感知与大模型分词处理机制之间的差异所导致的内容审核漏洞。

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  3. 攻击arXiv 2608.09732

    ColluSkill 用跨技能组合绕过 Agent 技能扫描器

    提出 ColluSkill 跨技能组合攻击,拆分恶意载荷以绕过技能扫描器

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒
    测试
    GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.2

    摘要论文揭示了单技能孤立扫描的盲区,提出多技能链攻击 ColluSkill 与上下文防御 ChainGuard 并验证了有效性。

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  4. 攻击arXiv 2607.14493

    LogInject 框架披露 LLM 日志分析中的被动提示注入

    提出 LogInject 框架,评测日志分析中的被动提示注入及缓解

    发表
    测试
    GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Llama-3-70B-Instruct

    摘要论文评估了 LLM 日志分析中的上下文污染风险,提出分片拼接等攻击与三层防御,指出必须结合架构隔离与人工介入。

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  5. 攻击arXiv 2608.16246

    CompoSkill 框架利用逐个通过扫描的 Agent 技能组合发起攻击

    提出 CompoSkill,诱导 Agent 将过审技能组合成攻击链

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.4、Gemini-3.1-flash、DeepSeek-V4 等 4 个

    摘要论文分析了智能体技能组合风险,指出单包安全认证状态不具备可组合性,需转向路径级防护。

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  6. 分析与理论arXiv 2610.09517

    审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度

    开环审计冻结视觉安全分,发现偏离主要来自场景模板与视角

    发表
    测试
    CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14、Qwen2-VL-7B 等 6 个
    摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制,指出其反映场景模板而非危险感知,为安全强化学习评估提供了严谨基准。

    本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型(VLM)安全评分机制的实证审计研究。

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  7. 评测与基准arXiv 2610.07359

    论文实测 Agent 工具调用门控栈的失败相关性

    提出 nmult,实测 Agent 动作门控栈的层间错误相关性

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.5 (gpt55)、claude-haiku-4-5-20251001、claude-sonnet-5 等 6 个
    摘要论文实测发现大模型裁判间错误显著相关,作者主张按机制选型并在整栈层面度量防护增益。

    论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。

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  8. 防御arXiv 2610.05870

    MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法

    提出校准重合成方法,以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    SD2.1、SD3、SD3.5 等 10 个

    摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架,在对抗扰动下维持错误率界限,并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。

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  9. 评测与基准arXiv 2610.03448

    研究重测 15 个提示注入检测器:基准分数难以预测 Agent 部署表现

    重评 Agent 提示注入检测器,检验基准分数能否预测部署表现

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Horizon-Labs、Wolf Defender、Prismor-1.5B 等 15 个

    摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。

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  10. 攻击arXiv 2609.39607

    Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器

    提出 PRETEXT 白盒攻击,迭代改写技能文本以绕过 Agent 技能扫描器

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    白盒
    测试
    glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b) 等 4 个
    摘要论文提出了针对多阶段技能检测器的白盒攻击,揭示了单纯依赖大模型自适应检测的局限。

    PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。

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  11. 防御arXiv 2609.33039

    TACIT:从 LLM 内部状态检测 Agent 轨迹危害

    提出 TACIT,从冻结内部表征检测智能体有害轨迹

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3Guard-4B、LlamaGuard3-8B、AgentDoG-4B 等 9 个

    摘要提出基于内部表征的智能体轨迹安全检测方法 TACIT,揭示工具风险表征特性并在多项基准上提升检测表现与效率。

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  12. 防御arXiv 2608.06422

    CMU 研究:分片判断可避免 LLM 监督失效并抵御对抗利用

    提出分片监督,将评判标准分配给独立调用以抵御展示攻击

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等 5 个
    摘要论文揭示决策负载是大模型监督的独立瓶颈,提出分片与辩论机制有效分离注意力与平衡证据,在多项高难度基准上实现稳健评判。

    本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。

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  13. 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

    发表
    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。。

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  14. BioSecBench-Refusal:面向智能体生物安全风险评估的配对基准

    提出 BioSecBench-Refusal,评测智能体生物安全拒答是否对准风险

    发表
    测试
    Opus 4.8、Opus 4.7、Opus 4.6 等 10 个
    摘要配对基准显示拒绝多由 API 触发,合法任务常被拒得不少于隐蔽危害。

    BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。

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  15. Counter-GEO-Bench:现有护栏难挡 GEO 虚假信息

    构建 COUNTER-GEO-BENCH,评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御

    发表
    测试
    Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B、Llama-4-Scout-17B-16E 等 11 个

    摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准,揭示通用护栏的失效与反作用,并提出了有效的轻量对比检测基线。

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  16. TraceSafe-Bench:评估 LLM 护栏在多步工具调用轨迹上的表现

    提出基准 TRACE SAFE-BENCH 评测多步工具调用轨迹护栏

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5 mini、GPT-5.4 mini、Gemini3-Flash 等 15 个
    摘要TRACE SAFE-BENCH 用可控变异评轨迹护栏,结构能力比规模和越狱鲁棒性更相关。

    TRACE SAFE-BENCH 用固定的多步工具轨迹评护栏,问的是不安全动作到达环境之前能否被拦住,而不是智能体自己会不会拒绝。

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