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
- arXiv
- 2610.09819
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 评测与基准arXiv 2609.38106
剪枝提效却牺牲公平：剪枝语音 LLM 中的群体差异
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
- arXiv
- 2609.38106
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Whisper Small (12 layers)、Whisper Medium (24 layers)、Whisper Large-v2 (32 layers)
摘要剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER：Fair-Speech 上族群差扩大，作者建议看最差组。
- 风险行为arXiv 2609.35381
研究：MCP 错误信息面向开发者，能力越强的 Agent 受损越大
测量面向开发者的 MCP 错误信息对工具调用 Agent 恢复的影响
- arXiv
- 2609.35381
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.5、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Sol 等 5 个
- 组件MCP 与技能
摘要面向开发者的 MCP 错误步骤会让只能调用工具的智能体停手。
MCP 错误信息里的下一步常常按人类开发者来写，而只能调用服务器工具的智能体会照着做。做不到就结束回合。作者先统计这类文本，再在 BFCL V4 上只更换错误文本，看回合状态能否回到参考调用之后。
- 攻击arXiv 2608.21929
SkillBloat：通过技能注入对编码 Agent 发起 token 放大攻击
提出 SKILLBLOAT，改写技能文档放大编码 Agent token 消耗
- arXiv
- 2608.21929
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GLM-4.7-Flash、GLM-5、GPT-5.4 Mini 等 4 个
- 攻击arXiv 2608.12273
研究者提出 Convergent Detour Hijacking 攻击，可让技能型 LLM Agent 绕路并放大资源消耗
提出 CDH 攻击，让技能型 Agent 绕路放大资源消耗
- arXiv
- 2608.12273
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude-Haiku-4.5、DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash 等 6 个
摘要CDH 让静态技能在保持任务完成时拉高调用与 token，耗时则因后端而异。
CDH 是针对渐进披露技能智能体的发布者侧、纯文本攻击：一个静态协调器把本可正确完成的任务，拐进有界但更耗资源的技能绕路，再交还原任务。
已经到底了