攻击arXiv 2610.12292
论文提出选项通道攻击：改一个选项标签即可让 Agent 护栏放行违规操作
提出选项通道攻击，重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
- arXiv
- 2610.12292
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LAYA-TD、LAYA-EN、LAYA-ML 等 5 个
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者，其易受非策略文本与选项名称操控，且置信度过滤无法抵御攻击。
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- 攻击arXiv 2610.11112
EpiReal-Bench：商用图像生成模型虚假声明红队基准
构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
- arXiv
- 2610.11112
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-Image-2、Nano Banana 2、Grok Imagen 2.0 等 4 个
摘要四款商用图像模型能把假主张画成可信证据。
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
- 攻击arXiv 2610.10742
BRANCH 方法绕过 6 套多扫描器护栏系统
提出 BRANCH 方法，用分支搜索绕过多扫描器护栏
- arXiv
- 2610.10742
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Meta Llama Guard 3 8B、Meta Llama Guard 7B、Meta Llama Guard 3 1B 等 18 个
- 攻击arXiv 2610.09920
研究：多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Tomoro-ColQwen3-8B、ColQwen3.5-4.5B、Tomoro-colqwen3-embed-4b 等 13 个
- 攻击arXiv 2610.09708
研究者提出利用祖先 VLM 的黑盒对抗补丁攻击，可降低 VLA 任务成功率
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁，使已部署 VLA 任务失败
- arXiv
- 2610.09708
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA、UniVLA、π0.5
- 攻击arXiv 2610.10612
PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
- arXiv
- 2610.10612
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
- 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，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- 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。
- 攻击arXiv 2610.09027
P-VMI：对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
- arXiv
- 2610.09027
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B
摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
- 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
- 被测模型
- 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。
- 攻击arXiv 2610.06814
TAPDreamer：可跨任务迁移的世界动作模型对抗补丁
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
- arXiv
- 2610.06814
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- FastWAM、DreamWAM-uncond、DreamWAM-joint 等 4 个
- 攻击arXiv 2610.05943
CRIME 框架利用良性 Agent 技能组合诱发恶意行为
提出 CRIME 框架，组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
- arXiv
- 2610.05943
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-4o-mini、GPT-4o 等 6 个
摘要良性技能经 DCA 或 ACA 组合后可产生恶意环境后果，单独审查对不上。
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合，看联合执行能否实现指定恶意任务。。
- 攻击arXiv 2610.05601
Tracer 框架可从遗忘后的扩散模型中识别被擦除概念
提出 TRACER，从权重差识别扩散模型被擦除概念
- arXiv
- 2610.05601
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion 3、FLUX.1 等 5 个
摘要TRACER 用权重足迹识别未披露擦除概念并估计个数，作者称数秒内完成且准确率高于对照。
TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别：提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆，只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表，但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。
- 攻击arXiv 2610.05453
研究者提出 Privacy-Leaking Watermarks，可在本地多模态模型中泄露对话隐私
提出 PLW，用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
- arXiv
- 2610.05453
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- OmniGen2、BAGEL-7B
摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印，检出随触发、模型和间隔变化。
- 攻击arXiv 2610.06977
IAU-FOA：面向闭源多模态大模型的可迁移对抗攻击方法
提出 IAU-FOA，构造可迁移图像扰动以诱导多模态模型输出目标语义
- arXiv
- 2610.06977
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-VL-7B、Qwen2.5-VL-72B、InternVL3-14B 等 17 个
- 攻击arXiv 2610.02432
论文提出 LLM 输入扰动鲁棒性度量，并发布 ASA 攻击与 AttestMCP 防护
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
- arXiv
- 2610.02432
- 发表
- 层
- 应用层
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Gemma-3-27B-Instruct、Gemma-3-4B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct 等 12 个
- 攻击arXiv 2610.01871
研究者提出 IMMRAG 攻击，可从多模态 RAG 数据存储中提取医学与文档图像
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
- arXiv
- 2610.01871
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Lumina-mGPT、Gemini 2.5 Flash Image Preview、CLIP ViT-B/16 等 5 个
- 攻击arXiv 2609.39607
Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器
提出 PRETEXT 攻击，迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马
- arXiv
- 2609.39607
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b)
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。
- 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
- 被测模型
- Astra (Wan2.1-T2V-1.3B)
- 攻击arXiv 2609.38253
CollageAttack：利用跨模态对齐缺陷对 T2I 模型实施空间文本组合越狱
提出 CollageAttack，用空间文本碎片重组越狱文生图模型
- arXiv
- 2609.38253
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-Image-2、Doubao-Seedream-5.0-Lite、Wan2.7-Image-Pro 等 5 个
摘要系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞，证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。
- 攻击arXiv 2609.34920
RISE：用迭代策略演化对现代文生图模型做红队测试
提出 RISE，迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
- arXiv
- 2609.34920
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- DALL·E 3、Nano Banana 2、GPT-Image-2 等 7 个