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10月10日 · 周六

全部论文

找到 6 篇
筛选7

攻击类型

提示注入4投毒与后门4

攻击技术

梯度与表征优化8自动化搜索4编码与混淆5跨模态载荷14潜伏触发6

系统形态

模型与 API3AI Agent17coding agent3网页与电脑操作0具身与机器人0

攻击面/入口

图像与音视频4

层

应用层3

系统组件

MCP 与技能4记忆3微调与开源权重14视觉3多模态8
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 249 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击技术：潜伏触发系统形态：模型与 API系统形态：coding agent系统形态：网页与电脑操作系统形态：具身与机器人系统组件：记忆系统组件：视觉清除全部

另有 249 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
  2. 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
  3. 攻击arXiv 2609.07048

    FreqDoor：面向视觉语言模型的频域后门攻击

    提出 FreqDoor，在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门

    arXiv
    2609.07048
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    BLIP-2 (opt-2.7b)、InstructBLIP (flan-t5-xl)、LLaVA (interleave-qwen)
    摘要FreqDoor 用频域振幅混合给三款 VLM 植入仅视觉的训练时后门。

    FreqDoor 是针对生成式 VLM 的仅视觉、训练时后门：在频域混合触发源振幅、保留干净图像相位，使触发在空间上分散。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2602.15927

    研究者提出面向多轮对话的视觉记忆注入攻击 VMI

    提出 VMI，用扰动图像在多轮对话中潜伏并仅在触发话题输出预定消息

    arXiv
    2602.15927
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Qwen2.5-VL-7B-Instruct、Qwen3-VL-8B-Instruct、LLaVA-OneVision-1.5-8B-Instruct 等 5 个
    摘要VMI 让扰动图像在多轮 LVLM 中潜伏，作者称触发话题出现后仍可输出预定消息。

    VMI 是面向多轮 LVLM 的定向图像攻击：第三方发布带小扰动的图像，良性用户把它当作普通输入。

    深度解读完整解读
已经到底了