评测与基准arXiv 2610.06503
研究评测五款开源文生图模型的有害内容生成与审核缺口
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
- arXiv
- 2610.06503
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SDXL、Stable Diffusion 3.5 Large、FLUX.1-dev 等 12 个
- 评测与基准arXiv 2610.05586
AgentDoxx：联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测
构建 AGENTDOXX 基准，评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
- arXiv
- 2610.05586
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Terra、GPT-5 Mini、GPT-4.1 Mini 等 10 个
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX，揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
- 防御arXiv 2610.05401
AVCE：面向扩散模型可验证概念擦除的审计感知遗忘框架
提出审计感知遗忘框架 AVCE，从文本与视觉通路擦除扩散模型概念
- arXiv
- 2610.05401
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Stable Diffusion XL (SDXL)、Stable Diffusion v1.5 (SD v1.5)、Flux 1.0
摘要AVCE 在审计锚点上改两条注意力通路。
AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法，要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计，而不只是挡住对抗提示词。
- 防御arXiv 2610.03980
FADE：面向视频扩散模型的帧感知多概念擦除框架
提出 FADE，对文生视频模型做帧感知多概念擦除
- arXiv
- 2610.03980
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Wan2.1-T2V-1.3B、Wan2.1-T2V-14B、CogVideoX-2B 等 4 个
摘要FADE 用闭式编辑、帧感知适配器和软路由，在单骨干上擦除多概念并压低逐帧残差。
FADE 是面向文生视频扩散 Transformer 的多概念遗忘方法，用来抑制指定物体、画风、裸体、暴力、仇恨和名人身份，并尽量保持其他生成。作者要处理两件事。与帧无关的抑制会让概念在少数帧重现，片段均值会掩盖这一失败。
- 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 2609.39548
NDDL：用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御
提出 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
- arXiv
- 2609.39548
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v3.5 等 4 个
摘要NDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移，用动态不一致检测后门并定位触发 token。
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。
- 评测与基准arXiv 2609.39146
MADBench：多智能体辩论安全性评测基准发布
提出 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
- arXiv
- 2609.39146
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击，同时放大未授权读写。
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
- 防御arXiv 2609.36326
PILLAR：面向增强检索的私有倒排索引词法查找
提出 PILLAR，用私有词法预筛与客户端重排保护 RAG 查询
- arXiv
- 2609.36326
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 组件RAG
摘要PILLAR 用固定模式的私有 BM25 预筛加本地嵌入重排，在两基准上换取延迟或质量。
PILLAR 是面向公开语料的隐私 RAG：半诚实服务器学不到查询词项和访问模式，客户端仍拿到用于增强生成的 k 篇文档。
- 攻击arXiv 2609.37468
论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法
提出检索器后门攻击操纵智能体搜索，并用 DOU 逃避检测
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- E5、Contriever-MSMARCO
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
- 防御arXiv 2609.15799
RAPID：面向文生图服务的实时防未授权蒸馏防御
提出 RAPID，离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器
- arXiv
- 2609.15799
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- PixArt、SSD、SDXL 等 4 个
- 攻击arXiv 2609.14649
CIG-MIA：利用上下文信息增益对 RAG 系统发起成员推断攻击
提出 CIG-MIA，用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份
- arXiv
- 2609.14649
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Llama-2-13b-chat-hf 等 6 个
摘要CIG-MIA 用注入前后的答案似然差推断 RAG 库成员，灰盒可分性高于所列基线。
CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击，同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。
- 防御arXiv 2609.03629
EraseSAE：用稀疏自编码器在文生视频扩散模型中实现精准概念擦除
提出 EraseSAE，在文生视频模型中局部擦除指定概念
- arXiv
- 2609.03629
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- CogVideoX-5B、HunyuanVideo、Flux.1 [dev]
摘要EraseSAE 用单义特征局部擦除。
EraseSAE 把 SAE 用于 DiT 文生视频模型的概念擦除。作者要解决的是：全局改权重或表面负提示对不齐细粒度、分布式的概念，而且会改到无关时空区域。
- 防御arXiv 2608.17829
LeakGauge：用行为探针在解码前检测上下文泄露攻击信号
提出 LeakGauge，用行为后缀的 prefill 对数概率检测上下文泄露
- arXiv
- 2608.17829
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Gemma-4-E4B-it、Gemma-4-31B-it、Qwen2.5-14B-Instruct 等 11 个
- 防御arXiv 2608.12361
基于搜索增强 LLM 的中文新词毒性共识检测框架 SeTox
提出 SeTox 检索增强框架，检测中文新词的隐性毒性
- arXiv
- 2608.12361
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- SeTox-Qwen2.5-7B
摘要SeTox 用检索把公共共识接入静态 LLM，以检测中文毒性新词。
SeTox 研究中文新词上的隐性毒性检测：词表加检索增强，使静态 LLM 在不重训练的情况下利用公开网页上下文。
- 攻击arXiv 2605.24312
MEntA 用 5 次查询实现 RAG 成员推断攻击
提出 MEntA，用非模板查询推断文档是否属于 RAG 检索库
- arXiv
- 2605.24312
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Phi4-14B、Llama3.1-8B、CommandR-7B 等 5 个
- 防御arXiv 2605.19847
论文揭示多租户 RAG 账号合谋使隐私泄露随账号数线性增长
提出零知识审计协议，核验多租户 RAG 的合谋差分隐私
- arXiv
- 2605.19847
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
摘要揭示多租户 RAG 合谋泄露按根号 k 放大，提出带零知识证明的无泄露审计协议。
论文针对多租户 RAG 服务在多账户协同攻击下隐私边界失效的问题展开研究。
- 攻击arXiv 2602.02569
DECEIVE-AFC：针对检索式 LLM 事实核查系统的对抗性主张攻击
提出 DECEIVE-AFC，以声明改写诱导搜索增强事实核查误判
- arXiv
- 2602.02569
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- HiSS、LEMMA、DEFAME 等 4 个
已经到底了