EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播
提出 EVOMAL 攻击,诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能
- arXiv
- 2608.25776
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-Coder-Next 等 7 个
摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞,提出 EVOMAL 攻击与防御,阐明了供应链新风险。
另有 584 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 EVOMAL 攻击,诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能
摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞,提出 EVOMAL 攻击与防御,阐明了供应链新风险。
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
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。
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调,补齐视觉定位输出的拒答缺口
摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层,提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力,表征分析揭示了对齐机制。
审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为
论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为,主要内容如下。
提出 SPAR 以分离注意力结构偏置并重分配视觉注意力,减轻多模态幻觉
SPAR 是一种免训练的 MLLM 推理时干预,用来把注意力里的结构偏置和语义视觉信号分开。
比较多模态大模型上三类免训练不确定性估计
这是一项对 MLLM 免训练不确定性估计的分组比较:幻觉检测被作者视为弃答、转交或路由的一种用途,而不是唯一目标。
提出 MAMJ,在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
提出 HACA,将图文越狱拆为原子策略并自动组合以诱导有害输出
提出 M-CPE 与 X-CPE 两类上下文特权提升攻击
构建 Mandela-Bench,评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像
该研究系统评估了多模态大语言模型在面对无痕事实性编辑时,能否利用自身内在世界知识核验被识别出的经典图像。
提出 SinoGlyphBench,用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
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。
提出 TC-UAP,用身份级多帧扰动保护视频免被定制复现身份
作者要解决的是:发布前如何给视频加不可见扰动,使片段既不能被拿去微调视频扩散模型,也不能被抽帧做 image-to-video。
提出机器遗忘式生成图像检测,用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图
这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘:原模型对两类图像损失都低,剪枝后生成图特征变得更不像原模型。
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法,用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
用演化算法构造思维病毒并测量其在多智能体中的传播
评测编码智能体记忆文件中的提示注入及其跨会话持久性
Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入,比较载荷能否改变当前会话,以及能否在后续会话中留下或叠加。
访谈残障成人,分析向记忆型助手披露残障时的信息流与语境完整性
提出 Intent-Privilege OPSD,蒸馏证据化意图以对齐视觉语言模型的安全与有用
Intent-Privilege OPSD 针对视觉语言模型的跨模态隐式风险,把安全与有用性放进同一个训练目标,并要求部署时不再看意图。图像和文本可以各自无害、合在一起才有风险。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险
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。
提出训练无关的 SECRET,对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法,用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。