攻击arXiv 2609.30383
研究者提出技能级联攻击
提出技能级联攻击，把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描
- arXiv
- 2609.30383
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4、GPT-5.4 Mini、Claude Opus 4.6 等 11 个
摘要论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险，提出自动化红队框架与基准集，指出跨技能交互存在安全防护盲区。
- 可解释性arXiv 2609.24801
研究用 XAI 归因分析 Prompt Guard 2，同义词替换可翻转其提示注入判定
用词级归因指导同义词替换，翻转提示注入检测并验证越狱
- arXiv
- 2609.24801
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Prompt Guard 2 (86M)、Llama 3.1 8B
摘要作者称检测靠分散的词法线索。
- 攻击arXiv 2609.07216
DIVA：利用视觉锚点对视频生成模型实施多模态越狱
提出 DIVA，将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型
- arXiv
- 2609.07216
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Wan、CogVideoX、LTX-Video 等 9 个
摘要DIVA 用视觉锚点抑制语义漂移做视频越狱，并给出多条件安全基准 TI2VSafetyBench。
DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱：用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。
- 攻击arXiv 2607.00422
KidnapRAG：黑盒投毒攻击劫持 Agentic RAG 的推理链
提出 KidnapRAG，用投毒文档黑盒劫持 Agentic RAG 的推理链
- arXiv
- 2607.00422
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen2.5-32B-Instruct、Llama-3.3-70B-Instruct、QwQ-32B 等 5 个
摘要顺序投毒可把多步推理拖向指定应答，作者称关键在持续引导而非单次注入。
KidnapRAG 是针对 Agentic RAG 的 black-box 语料投毒：攻击者不能访问模型、提示词、检索器或私有轨迹，只能发布可能被检索的文档，并利用公开界面上的推理与搜索查询。
- 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 2605.18915
DMN：面向多图输入的多模态大模型组合式越狱框架
提出多图越狱框架 DMN，把有害意图拆进图像序列绕过安全护栏
- arXiv
- 2605.18915
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-4V、GPT-4o、GPT-5 等 10 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 2601.05339
多模态大语言模型的多轮越狱攻击与 FragGuard 防御
提出多轮多模态越狱，并用 FragGuard 拦截有害响应
- arXiv
- 2601.05339
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LLaVa-1.6 (7B)、LLaVa-1.6 (13B)、Qwen-2-7B 等 5 个
- 攻击arXiv 2512.20168
Odysseus 用双重隐写越狱 GPT-4o、Gemini-2.0 与 Grok-3
提出双重隐写越狱 Odysseus，用图像隐写绕过多模态系统安全过滤器
- arXiv
- 2512.20168
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-4o-2024-08-06、Gemini-2.0-pro、Gemini-2.0-flash 等 4 个
- 攻击arXiv 2512.05853
VRSA：通过视觉推理序列攻击越狱多模态大模型
提出视觉推理序列攻击 VRSA，以图像序列越狱多模态大模型
- arXiv
- 2512.05853
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- DeepSeek-VL2-tiny、InternVL-3.5-8B、LLaVA-1.6-Mistral-7B 等 8 个
- 攻击arXiv 2510.11570
研究显示简单攻击可绕过 gpt-oss 等推理模型的安全护栏
提出四种阶段转换攻击，绕过推理模型的安全推理护栏
- arXiv
- 2510.11570
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- gpt-oss-20b、gpt-oss-120b、Qwen3-4B-Thinking-2507 等 10 个
- 攻击arXiv 2503.06223
RedDiffuser：用强化扩散生成视觉输入审计 VLM 多模态安全失效
提出 RedDiff，用强化扩散生成图像审计 VLM 情境安全失效
- arXiv
- 2503.06223
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B、Gemini-1.5-flash、LLaMA-3.2-11B-Vision-Instruct
摘要用强化扩散生成视觉上下文，审计有害文本情境下的 VLM 安全失效。
RedDiffuser 是黑盒审计框架：有害内容不是显式攻击指令，而是固定的部分有毒文本，再配上扩散模型生成的图像，看 VLM 的开放续写会不会变得不安全。
- 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