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10月10日 · 周六

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筛选4

攻击面/入口

用户输入13网页与界面4文档与消息8工具返回4记忆写入9Agent 间消息3图像与音视频14训练数据2

系统组件

记忆0嵌入0多模态2
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 303 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：训练数据系统组件：记忆系统组件：嵌入系统组件：多模态清除全部

另有 303 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 评测与基准arXiv 2511.18921

    BackdoorVLM：面向视觉语言模型后门攻击与防御的基准

    提出 BackdoorVLM 基准，评测视觉语言模型微调中的后门攻击与防御

    arXiv
    2511.18921
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    LLaVA-1.5-7B、Qwen2.5-VL-7B
    摘要BackdoorVLM 统一评测 VLM 后门与防御：含文本触发在低投毒率下更易激活，现有防御跨类型不稳定。

    BackdoorVLM 是作者提出的 VLM 后门攻击与防御评测基准，作者称它是首个此类综合基准。

    深度解读完整解读
已经到底了