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 2610.09240
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 2610.08331
STCA：研究者提出针对自动驾驶视频 VLM 的时空一致性对抗攻击
提出 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
- arXiv
- 2610.08331
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 无盒（离线迁移）
- 被测模型
- Video-LLaVA-7B、Qwen2.5-VL-7B、Dolphins
- 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 2610.06977
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 2609.12909
研究者在双 T4 上复现并插桩 Tree-Ring 语义水印伪造攻击
复现 Tree-Ring 语义水印的黑盒伪造并恢复检测统计量
- arXiv
- 2609.12909
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Stable Diffusion XL base 1.0
- 攻击arXiv 2609.08213
DRIFT：通过偏转生成轨迹去除扩散模型水印的黑盒攻击
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
- arXiv
- 2609.08213
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 攻击arXiv 2609.05525
DIVA：针对离散扩散视觉语言模型的跨步条件传播视觉越狱
提出 DIVA，利用跨步条件传播对离散扩散视觉语言模型实施视觉越狱
- arXiv
- 2609.05525
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- LLaDA-V、MMaDA、LLaDA2.0-Uni
- 攻击arXiv 2608.10393
DURA：用扩散模型生成自然对抗补丁攻击 VLA 机器人模型
提出 DURA，用扩散模型生成自然对抗补丁操控 VLA 机器人动作
- arXiv
- 2608.10393
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA-7B、π0-FAST、openvla-7B
摘要DURA 用扩散潜空间轨迹生成自然补丁，白盒与黑盒都能把 VLA 导向指定动作。
DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击，同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。
- 攻击arXiv 2608.03844
MAFIA：针对带审计 LLM Agent 的查询式记忆投毒攻击
提出 MAFIA，以探测放置与事实伪装对带审计 Agent 做查询式记忆投毒
- arXiv
- 2608.03844
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gpt-5.4-mini、Gemini、ProtectAI 等 8 个
- 攻击arXiv 2606.12716
PaperGuard：针对多模态 AI 同行评审的攻击与防御基准
提出 PaperGuard，用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
- arXiv
- 2606.12716
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Claude-sonnet-4.5、GPT-4o、GPT-4.1 等 11 个
摘要PaperGuard 测到提示注入与白盒视觉抬分，并比较分块检索防御。
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
- 攻击arXiv 2606.09084
研究者提出 Context-Fractured Decomposition 攻击
提出 CFD 跨会话分解攻击，利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查
- arXiv
- 2606.09084
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-4.1、GPT-5-nano、Claude-3.5-Sonnet 等 6 个
摘要CFD 用无指令 artifact 把越狱拆到跨会话。
CFD针对工具型 LLM 智能体：利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式，把有害目标拆开后延迟组合。
- 攻击arXiv 2605.21541
研究者提出 FRA-Attack 频域正则化方法，提升对闭源 MLLM 的迁移攻击效果
提出 FRA-Attack，用频域对齐与梯度正则做可迁移定向视觉攻击
- arXiv
- 2605.21541
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-5.2、GPT-5.4、Claude-Opus-4.6 等 15 个
摘要FRA-Attack 以频域对齐和梯度低通做可迁移定向攻击，闭源面板上作者称整体更强，Gemma 除外。
FRA-Attack 是面向闭源 MLLM 的迁移式定向图像攻击。作者要解决的是：空间域局部对齐重复全局低频，代理梯度的高频成分又把更新拉向代理自身。
- 攻击arXiv 2605.20519
CodecAttack：在音频编解码器潜空间构造对抗扰动，绕过有损压缩防御
提出 CodecAttack，在编解码器隐空间构造可穿透有损压缩的对抗音频
- arXiv
- 2605.20519
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Qwen2-Audio-7B-Instruct、Audio Flamingo 3、Qwen2.5-Omni
- 攻击arXiv 2604.14604
AudioHijack 框架对 13 个语音大模型实现隐蔽音频提示注入
提出 AudioHijack，用不可感知对抗音频对语音模型做上下文无关提示注入
- arXiv
- 2604.14604
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SpeechGPT、GLM-4-Voice、VITA-Audio 等 15 个
摘要提出了 AudioHijack 框架，揭示了 LALM 对听觉提示注入的脆弱性与传统防御的局限。
- 攻击arXiv 2603.29418
研究者提出针对商用多模态大模型的隐蔽视觉提示注入方法
提出 CoTTA 隐蔽视觉提示注入，使多模态模型输出指定指令
- arXiv
- 2603.29418
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-4o、GPT-5、Claude-4.5 等 4 个
摘要CoTTA 以隐蔽触发和双目标对齐诱导指定句子。
- 攻击arXiv 2603.13847
SWhisper 用近超声隐蔽声学通道对语音驱动 LLM 实现黑盒越狱
提出 SWhisper，用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
- arXiv
- 2603.13847
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Meta-Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-4B、Qwen2.5-7B-Instruct 等 9 个
- 攻击arXiv 2602.10179
研究者提出视觉中心越狱攻击 VJA
提出纯视觉越狱攻击 VJA，把有害编辑指令编码进图像
- arXiv
- 2602.10179
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Nano Banana Pro、GPT Image 1.5、Qwen-Image-Edit 等 9 个
- 攻击arXiv 2406.12814
论文提出 ARE 框架，在 VisualWebArena 上评估多模态 Agent 的对抗鲁棒性
提出 ARE 框架与图像文本攻击，评测多模态网页 Agent 的对抗鲁棒性
- arXiv
- 2406.12814
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-4o、GPT-4V、Claude-3-Opus 等 4 个
摘要系统评估多模态网页智能体的脆弱性，指出推理时计算组件被攻破会加剧系统风险。
已经到底了