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10月9日 · 周五

全部论文

找到 15 篇
筛选6

攻击类型

提示注入5投毒与后门8提取与窃取1

攻击技术

梯度与表征优化1自动化搜索1跨模态载荷2针对防御1潜伏触发4

防御类型

模型加固3推理时干预1检测与过滤2

影响

有害内容2越权操作1数据与隐私泄露2输出被操纵9

系统形态

模型与 API9LLM 应用2AI Agent4网页与电脑操作3

攻击面/入口

用户输入34网页与界面5文档与消息4工具返回2工具与技能描述1代码仓库与依赖1检索语料7图像与音视频43训练数据9权重与梯度8分发渠道7推理服务与硬件1

层

提示层3应用层6训练与数据层6

系统组件

MCP 与技能6记忆8RAG3护栏与评审8监控器3推理链4权限与沙箱12微调与开源权重25视觉8音频2视频1图像生成1嵌入0多模态12
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 428 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：训练数据系统组件：RAG系统组件：嵌入系统组件：多模态清除全部

另有 428 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 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，用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作

    arXiv
    2610.09240
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    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。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2609.05535

    Mind2Web-Injection：面向网页 Agent 视觉提示注入护栏的证据对齐评测

    提出 Mind2Web-Injection，评测网页 Agent 截图护栏的证据对齐

    arXiv
    2609.05535
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    摘要作者称检测、定位和反事实响应在六个 VLM 上可分开。

    Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2607.13336

    TC-UAP：针对图像转视频与微调定制的通用视频保护方法

    提出 TC-UAP，用身份级多帧扰动保护视频免被定制复现身份

    arXiv
    2607.13336
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    摘要TC-UAP 以可复用的时间一致扰动干扰两类定制共用的 VAE 隐空间。

    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。

    深度解读完整解读
  12. 防御arXiv 2609.06346

    面向后门攻击下持续学习的鲁棒动态扩展：净化与选择性恢复

    提出 BPP、GDBRO 与 RFCBES，在持续学习中净化并选择性恢复后门样本

    arXiv
    2609.06346
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    摘要用净化、梯度筛选恢复和鲁棒原型路由，把动态扩展持续学习接到任务级后门防御上。

    面向 CLUBA 的鲁棒动态扩展防御：每个增量任务都可能含少量后门样本，模型只能看到当前任务数据，却要同时少遗忘、学得会、还不记住触发。

    深度解读完整解读
  13. 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
    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
已经到底了