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10月10日 · 周六

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  1. 攻击arXiv 2610.09819

    FAB 攻击:给 HuBERT/WavLM 植入后门,背景警笛声即可让下游语音任务失灵

    提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门

    发表
    被测模型
    HuBERT-base、WavLM-base

    摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。

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  2. 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

    发表
    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。

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  3. 攻击arXiv 2610.05453

    研究者提出 Privacy-Leaking Watermarks,可在本地多模态模型中泄露对话隐私

    提出 PLW,用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像

    发表
    被测模型
    OmniGen2、BAGEL-7B

    摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印,检出随触发、模型和间隔变化。

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  4. 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

    发表
    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。

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  5. 攻击arXiv 2609.02774

    CodePoisonRAG:针对检索增强代码生成的知识投毒攻击

    提出 CodePoisonRAG,对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞

    发表
    被测模型
    Qwen 3.5 9B、Code Llama 13B、DeepSeek-Coder-V2 16B

    摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面,在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。

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  6. 攻击arXiv 2606.09499

    研究者提出针对世界模型的机器人学习管线投毒攻击

    提出 VPH 与 VTH,只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略

    发表
    被测模型
    Cosmos-Predict 2.5、Cosmos-Predict 2.5 AC、Dino WM 等 4 个
    摘要只改视频帧经世界模型投毒。

    只改看似安全的视频帧,经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后,数据集检查看到的仍是安全演示,合成轨迹却可以变危险。

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  7. 攻击arXiv 2605.08460

    论文建模多智能体网络中的子智能体继承攻击面

    建模并利用多智能体网络中子智能体生成时的记忆继承漏洞

    发表
    被测模型
    MiniMax M2.5、Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8、Qwen3.5-Plus 等 5 个
    摘要形式化子智能体继承,在 OpenClaw 上演示四类编排层漏洞并提出防御。

    作者对多智能体网络里的子智能体继承做形式化分析,并用开源框架上的 PoC 演示编排层如何让单点妥协继续扩散。

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  8. 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

    发表
    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。

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  9. 攻击arXiv 2507.10457

    论文提出 LPCI:针对 Agent 逻辑层与持久记忆的提示控制注入攻击

    提出 LPCI,把延迟条件载荷写入记忆与检索库以跨会话触发

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    ChatGPT、Claude、LLaMA3 等 8 个
    摘要作者定义 LPCI。

    作者把LPCI定义为针对智能体逻辑执行、记忆留存和工具集成的跨阶段漏洞类,而不是单次输入上的提示改写。

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