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10月10日 · 周六

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  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

    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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  2. 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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  3. 攻击arXiv 2608.10393

    DURA:用扩散模型生成自然对抗补丁攻击 VLA 机器人模型

    提出 DURA,用扩散模型生成自然对抗补丁操控 VLA 机器人动作

    发表
    被测模型
    OpenVLA-7B、π0-FAST、openvla-7B
    摘要DURA 用扩散潜空间轨迹生成自然补丁,白盒与黑盒都能把 VLA 导向指定动作。

    DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击,同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。

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  4. 攻击arXiv 2606.12716

    PaperGuard:针对多模态 AI 同行评审的攻击与防御基准

    提出 PaperGuard,用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令

    发表
    被测模型
    Claude-sonnet-4.5、GPT-4o、GPT-4.1 等 11 个
    摘要PaperGuard 测到提示注入与白盒视觉抬分,并比较分块检索防御。

    PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。

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  5. 攻击arXiv 2606.11265

    论文提出 CRCP 投毒框架,揭示 RAG 分块与重排序下的投毒失效问题

    提出 CRCP 框架,优化分块与重排下的 RAG 语料投毒

    发表
    被测模型
    GPT-4o、DeepSeek-R1、Qwen3-Max 等 11 个
    摘要CRCP 把投毒做成多阶段一致性问题。

    CRCP 研究的是带分块和重排的 RAG 语料投毒,而不是只提高文档级检索分数。

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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 2605.21541

    研究者提出 FRA-Attack 频域正则化方法,提升对闭源 MLLM 的迁移攻击效果

    提出 FRA-Attack,用频域对齐与梯度正则做可迁移定向视觉攻击

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-5.2、GPT-5.4、Claude-Opus-4.6 等 15 个
    摘要FRA-Attack 以频域对齐和梯度低通做可迁移定向攻击,闭源面板上作者称整体更强,Gemma 除外。

    FRA-Attack 是面向闭源 MLLM 的迁移式定向图像攻击。作者要解决的是:空间域局部对齐重复全局低频,代理梯度的高频成分又把更新拉向代理自身。

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  8. 攻击arXiv 2604.14604

    AudioHijack 框架对 13 个语音大模型实现隐蔽音频提示注入

    提出 AudioHijack,用不可感知对抗音频对语音模型做上下文无关提示注入

    发表
    被测模型
    SpeechGPT、GLM-4-Voice、VITA-Audio 等 15 个

    摘要提出了 AudioHijack 框架,揭示了 LALM 对听觉提示注入的脆弱性与传统防御的局限。

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  9. 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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已经到底了