跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 20 篇
筛选4

攻击类型

越狱8提示注入1投毒与后门2提取与窃取1检测规避2恶意使用1

攻击技术

梯度与表征优化4自动化搜索1编码与混淆3对话结构操控2推理链操控6跨模态载荷4针对防御2潜伏触发1

防御类型

推理时干预1检测与过滤3指令与数据隔离1

影响

有害内容8数据与隐私泄露2输出被操纵7监督失效1

系统形态

模型与 API17LLM 应用1AI Agent2编程 Agent1具身与机器人1

攻击者权限

黑盒6灰盒1白盒2

攻击面/入口

用户输入13代码仓库与依赖1图像与音视频10训练数据2

层

提示层19模型层33应用层21训练与数据层16基础设施层1

系统组件

RAG1护栏与评审28监控器2推理链7微调与开源权重2视觉14视频2图像生成6多模态22

被测模型厂商

OpenAI12Google12Qwen（阿里）11Anthropic9DeepSeek7其他15
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 630 篇还没打标签，不在筛选结果里。
层：提示层层：基础设施层系统组件：推理链系统组件：视觉清除全部

另有 630 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  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

    arXiv
    2610.09027
    发表
    层
    基础设施层
    场景
    模型与 API
    测试
    Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B 等 4 个

    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。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2608.09867

    研究者利用加密推理块跨模型兼容性窃取专有 LLM 推理链

    利用加密思维块的跨模型重放，诱导弱模型逐字转写专有推理链

    arXiv
    2608.09867
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    测试
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5 等 15 个

    摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞，提出了低成本提取方法并给出防御方案。

    深度解读完整解读
  5. 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，沿扩散潜空间生成自然对抗补丁，把机器人动作导向指定目标

    arXiv
    2608.10393
    发表
    层
    提示层
    场景
    具身与机器人
    测试
    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。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2609.05843

    SinoGlyphBench：中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准

    提出 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性

    arXiv
    2609.05843
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    测试
    GPT-5.4 mini、GPT-5.5、DeepSeek V4 Flash 等 12 个
    摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报，全文扰动最重。

    SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2609.15989

    研究者提出 plan injection 攻击，可绕过思维链监控

    提出 plan injection 攻击，植入良性伪装计划以绕过思维链监视器

    arXiv
    2609.15989
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    灰盒
    测试
    Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-8B、DeepSeek-R1-0528 等 6 个

    摘要论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理，使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。

    深度解读完整解读
  8. 防御arXiv 2609.36562

    ThinkingGuard：通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害

    构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险

    arXiv
    2609.36562
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    测试
    ThinkingGuard（Qwen3-VL-8B-Instruct）、GPT-5.1、Claude-Sonnet-4-6 等 9 个
    摘要TriggerBench 隔离触发条件，ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。

    这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。

    深度解读完整解读
  10. 评测与基准arXiv 2609.37863

    MIST 压力测试：无关图像会扰动 VLM 评判者标签

    提出 MIST 压力测试，检验无关图像是否扰动 VLM 评判者标签

    arXiv
    2609.37863
    发表
    层
    提示层
    场景
    LLM 应用
    测试
    GPT-5.2、Gemini 3.1 Flash-Lite、Gemini 3.5 Flash 等 13 个
    摘要有图就改标签，图的内容却不告知 judge，裁决绑定配置。

    作者用MIST问：VLM 代替人类标注时，可替代性裁决会不会被指南要求忽略的图像改写。

    深度解读完整解读
  12. 防御arXiv 2609.10613

    后验重加权框架解释并缓解多模态大模型上下文越狱

    用后验重加权解释多模态上下文越狱，并提出风险门控的良性示例注入防御

    arXiv
    2609.10613
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    测试
    Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 9 个
    摘要后验重加权解释上下文越狱的缩放，并支持风险门控的良性示例防御。

    Zhang 等把多模态 ICL 越狱写成对齐模型在安全与有害隐模式之间的推理时后验漂移，并据此做风险门控防御。

    深度解读完整解读
  14. 攻击arXiv 2609.09553

    研究：任意密文攻击前沿大模型无需微调即可越狱

    提出任意字母置换密码越狱，无需微调即可诱导有害输出

    arXiv
    2609.09553
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    测试
    Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3 Flash (preview) 等 7 个

    摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码，进而绕过分类器与对齐，作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。

    深度解读完整解读
  15. 其他arXiv 2608.04314

    面向良性用途的对抗攻击：视觉内容全生命周期主动防护综述

    综述视觉内容全生命周期中的所有者侧对抗防护方法

    arXiv
    2608.04314
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    摘要综述把五类对抗式保护收成一个生命周期，并用三条轴比较其主张。

    Adversarial attacks for good 是一篇视觉内容所有者侧保护的综述：把长期作为攻击来研究的扰动和结构化信号，反过来交给数据所有者、创作者、平台或审计方使用。

    深度解读完整解读
  16. 攻击arXiv 2609.01023

    Akrasia：针对推理型代码 LLM 的隐蔽后门攻击

    提出推断期后门攻击 AKRASIA，用代码触发器与伪装推理篡改代码输出

    arXiv
    2609.01023
    发表
    层
    提示层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Claude-Sonnet-5、GPT-5.5、Gemini-3.5-flash 等 7 个

    摘要论文针对推理代码大模型提出了隐蔽推断期后门攻击 AKRASIA，揭示了模型思维链可被利用进行欺骗性伪装的安全隐患。

    深度解读完整解读
已经到底了