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10月9日 · 周五

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找到 30 篇

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  1. 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多轮搜索,并用 DOU 隐蔽后门

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    E5、Contriever-MSMARCO、Qwen2.5-7B-Instruct

    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。

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  2. 防御arXiv 2609.38909

    Purdue 提出 Pact:将欺骗作为行为遗忘

    提出 PACT,遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、QwQ-32B

    摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为,提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。

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  3. 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
    测试
    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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  4. MMPIBench:多模态提示注入对六种 Agent 框架的跨框架评测

    用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    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。

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  5. SCHEMA:面向科学 Agent 幻觉的拓扑感知评测框架

    提出 SCHEMA,用概念图与轨迹分评测科学 Agent 幻觉

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Kimi-K2.5、Qwen3.6-Plus、Llama-4-Scout 等 10 个
    摘要SCHEMA 用知识拓扑评估科学智能体幻觉,终答正确仍可能来自有缺陷的中间推理。

    SCHEMA 是面向科学智能体幻觉的证据锚定评测框架,实例化在生物医学的 Protein Domain 与 PathVQA-Enhanced。作者在摘要中称它是首个同时做到证据锚定和拓扑感知的此类框架。

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  6. 攻击arXiv 2609.35699

    论文:蒸馏防御在蒸馏后强化学习下易被攻破

    提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习,攻破蒸馏防御

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B 等 12 个
    摘要更现实的蒸馏攻击是蒸馏后再 RL。

    这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型:攻击者经合法 API 收集闭源推理数据,先蒸馏自有模型,再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御,会漏掉后续 RL,从而高估防御。

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  7. 攻击arXiv 2609.27542

    研究者用控制 token 注入删除 gpt-oss-20b 推理链并绕过思维链监控

    提出控制标记注入,清空工具智能体推理链以绕过思维链监控

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    openai/gpt-oss-20b、google/gemma-4-26B-A4B-it、deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 等 4 个

    摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过,且工具执行受解析器宽容度影响。

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  8. 分析与理论arXiv 2610.02015

    研究:RLVR 后训练在全新推理任务上引发语言漂移

    证明 RLVR 后训练允许无界语言漂移且限制漂移必限制奖励

    发表
    测试
    gemma-3-1b-pt、Llama-3.2-1B、Qwen2.5-1.5B 等 6 个
    摘要论文证明并验证了 RLVR 在新任务上必然诱发独特的语言漂移,揭示了前沿推理模型可监控性的安全隐患。

    论文从理论与实验两方面研究了大语言模型在 RLVR 后训练过程中思维链出现的语言漂移现象。

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  9. 防御arXiv 2610.00332

    最弱一环:用最坏情况约束强化学习蒸馏 LLM 推理能力

    提出最坏情况约束强化学习,抑制推理蒸馏中的奖励投机

    发表
    测试
    Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-Math-7B-Instruct、Llama-3.2-3B 等 6 个
    摘要最坏前缀教师似然约束让小模型在接近 GRPO 正确率的同时维持更高保真,从而得到最高 RSR。

    Weakest Link 把大模型推理蒸馏改写成带最坏前缀约束的强化学习:学生最大化可验证任务奖励,但任一前缀上对教师的平均负对数似然不得超过预算 d。作者认为,序列级软 KL 只惩罚平均散度,学生可以用别处的高概率文本掩盖某一步的逻辑错误,同时仍得到正确最终答案。GRPO 则只优化最终答案。

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  10. 其他arXiv 2609.12413

    SoK 综述:智能体 AI 时代的越狱攻击、防御与实践考量

    综述智能体执行链路中的越狱攻击、防御与实践权衡

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3.5-4B、Llama-3.1-8B-Instruct
    摘要SoK 将越狱重放到智能体流水线,并用两种模型检验回复层防御的边际与代价。

    Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信,并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。

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  11. 防御arXiv 2609.12623

    SteerDuplex:可操控的全双工语音对话模型

    提出 SteerDuplex,用监督微调与两阶段强化学习提升全双工语音对话可控性

    发表
    测试
    SteerDuplex-SFT、SteerDuplex-RL、Moshi 等 4 个
    摘要SteerDuplex 用 SFT 提升语音可控,用两阶段 RL 改时序,并记录奖励黑客。

    SteerDuplex 是基于 Moshi 的全双工语音模型,目标是在保留轮替、打断和一般任务能力的同时,按用户指令改变内容与发声。

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