防御arXiv 2610.09793
用时序逻辑监控工具 Agent
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
摘要形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
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- 攻击arXiv 2610.09240
WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
- 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
- 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。
- 防御arXiv 2610.03498
检测与抑制：针对 VLA 模型对抗补丁的机制可解释性防御
提出条件特征抑制防御，检出对抗补丁后抑制 VLA 内部特征
- arXiv
- 2610.03498
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5、SmolVLA
摘要条件抑制与 patch 相关的 SAE 特征，间歇攻击下可提高 SR，持续攻击下则不能。
- 攻击arXiv 2610.01871
研究者提出 IMMRAG 攻击，可从多模态 RAG 数据存储中提取医学与文档图像
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
- arXiv
- 2610.01871
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Lumina-mGPT、Gemini 2.5 Flash Image Preview、CLIP ViT-B/16 等 5 个
- 防御arXiv 2610.01184
ReCast：在固定媒体接口下保护多模态推理的隐私框架
提出 RECAST，本地改写图表与语音并做可逆数值映射以保护远程推理隐私
- arXiv
- 2610.01184
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 组件视觉
- 防御arXiv 2609.37837
Intent-Privilege OPSD：让视觉语言模型在隐式风险下兼顾安全与有用
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
- arXiv
- 2609.37837
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-VL-4B-Instruct、LLaVA-1.5-7B
摘要证据化意图只在训练时使用，单次蒸馏同时提高联合成功并降低数据与训练时间。
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。
- 评测与基准arXiv 2610.06898
DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
- arXiv
- 2610.06898
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等 7 个
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。
- 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。
- 防御arXiv 2609.35659
Tracekit：面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
- 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
- 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。
- 评测与基准arXiv 2609.33481
IDUnlearn-Bench：面向视觉语言模型的个体级遗忘基准
提出 IDUnlearn-Bench，评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留
- arXiv
- 2609.33481
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
摘要IDUnlearn-Bench 用四族探针显示：压低直接属性访问后，身份仍常能被反向查出、绑定或重构。
IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人，而不只是答不出某条监督事实。
- 评测与基准arXiv 2609.28915
研究提出 ACE 语料库，评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性
构建 ACE 语料，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
- arXiv
- 2609.28915
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 10 个
摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明，syscall 痕迹可判别智能体攻击，两层组合通常更好。
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
- 防御arXiv 2609.28239
ODPure：通过集成破坏共识实现目标检测后门净化
提出 ODPure，在输入阶段用腐蚀重建与共识净化目标检测后门
- arXiv
- 2609.28239
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- YOLOv5、Faster R-CNN
- 防御arXiv 2609.21363
用扩散模型隐空间扰动防御视觉语言模型的地理位置隐私泄露
提出扩散潜空间地理扰动防御，抑制视觉语言模型泄露精确地理位置
- arXiv
- 2609.21363
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-4.1、GPT-5、Gemini 2.5 Pro 等 5 个
- 防御arXiv 2609.14258
SPARK：在 KV 记忆层对齐表征以防御视觉语言模型越狱
提出 SPARK，在预填充阶段修复多模态 KV 记忆以防御视觉语言模型越狱
- arXiv
- 2609.14258
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- LLaVA-OneVision-7B、Chameleon-7B、Qwen2-VL-7B 等 4 个
- 评测与基准arXiv 2609.09404
MMPIBench：多模态提示注入对六种 Agent 框架的跨框架评测
用 MMPIBench 评测多模态提示注入对 Agent 框架的影响
- arXiv
- 2609.09404
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Opus 4.8、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 等 6 个
摘要论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响，发现模型主导行为、尝试远超完成，音频通道缺乏防护。
- 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。
- 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
- 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。
- 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。