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10月10日 · 周六

全部论文

找到 28 篇
筛选8

攻击类型

越狱8提示注入7投毒与后门7

攻击技术

梯度与表征优化5编码与混淆4跨模态载荷9潜伏触发4

防御类型

检测与过滤3

影响

有害内容8越权操作3数据与隐私泄露4输出被操纵9

系统形态

模型与 API21LLM 应用10AI Agent65coding agent7web agent3多智能体8具身与机器人5

攻击者权限

黑盒4

攻击面/入口

用户输入10记忆写入3图像与音视频18

层

提示层18模型层27应用层9训练与数据层14基础设施层1

系统组件

MCP 与技能20记忆7护栏与评审39监控器20推理链10权限与沙箱9微调与开源权重4视觉21视频4图像生成9嵌入0多模态35
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 332 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：模型与 API系统形态：coding agent层：提示层层：应用层层：基础设施层系统组件：记忆系统组件：视觉系统组件：嵌入清除全部

另有 332 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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
    层
    基础设施层
    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。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2609.36562

    ThinkingGuard：通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害

    构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险

    arXiv
    2609.36562
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    ThinkingGuard（Qwen3-VL-8B-Instruct）
    摘要TriggerBench 隔离触发条件，ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。

    这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2609.35912

    MMSkillRisk：多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作

    提出 MMSkillRisk 基准，评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作

    arXiv
    2609.35912
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6、Kimi-K3 等 6 个

    摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。

    深度解读完整解读
  11. 攻击arXiv 2609.13889

    PMPA：针对 OpenClaw 与 Claude Code 的持久记忆投毒攻击

    提出 PMPA，经外部源向 Agent 持久记忆投毒并跨会话泄露隐私

    arXiv
    2609.13889
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3-Max

    摘要论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA，报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。

    深度解读完整解读
  12. 防御arXiv 2609.10613

    后验重加权框架解释并缓解多模态大模型上下文越狱

    用后验重加权解释多模态上下文越狱，并提出风险门控的良性示例注入防御

    arXiv
    2609.10613
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 8 个
    摘要后验重加权解释上下文越狱的缩放，并支持风险门控的良性示例防御。

    Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移，并据此做风险门控防御。

    深度解读完整解读
  13. 评测与基准arXiv 2609.05843

    SinoGlyphBench：中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准

    提出 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性

    arXiv
    2609.05843
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    GPT-5.4 mini、GPT-5.5、DeepSeek V4 Flash 等 12 个
    摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报，全文扰动最重。

    SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。

    深度解读完整解读
  14. 评测与基准arXiv 2609.04859

    MM-IFEval-Pro：面向视觉语言模型的多语言抗攻击指令遵循基准

    提出抗攻击多语言视觉指令遵循基准 MM-IFEval-Pro

    arXiv
    2609.04859
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Qwen3-VL-8B-Instruct、InternVL3.5-8B、MiniCPM-V4.5 等 5 个
    摘要MM-IFEval-Pro 以规则验证评测中英指令遵循与视觉劫持，GRPO 提高两基座平均分。

    MM-IFEval-Pro 是面向 VLM 的中英多模态指令遵循基准，并配有可用规则计算奖励的 GRPO 训练集。

    深度解读完整解读
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