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实施听觉提示注入
- arXiv
- 2604.14604
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- 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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- 分析与理论arXiv 2610.09517
审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度
开环审计冻结视觉安全分，发现偏离主要来自场景模板与视角
- arXiv
- 2610.09517
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 测试
- CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14、Qwen2-VL-7B 等 6 个
- 组件视觉
摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制，指出其反映场景模板而非危险感知，为安全强化学习评估提供了严谨基准。
本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。
- 攻击arXiv 2610.09240
WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
提出 WebMirage，用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
- 评测与基准arXiv 2610.06898
DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准
提出 DIBench，评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵
- arXiv
- 2610.06898
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等 7 个
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。
- 评测与基准arXiv 2610.03938
论文发现多模态模型启用工具后拒答失败率最高上升 68.7%
评测启用工具调用后多模态模型拒答有害图文请求的变化
- arXiv
- 2610.03938
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini-2.5-Pro、Gemini-3.1-Pro-Preview、Claude Opus 4.6 等 13 个
摘要论文揭示了工具调用范式削弱 MLLM 拒答能力的现象，分析了稀释与偏移机制并验证了重注缓解方案。
论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。
- 评测与基准arXiv 2609.09404
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
- arXiv
- 2609.09404
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 分析与理论arXiv 2608.06270
研究用因果审计揭示多模态模型视觉工具调用的假象
用因果审计检验视觉工具观察是否真正改变答案
- arXiv
- 2608.06270
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepEyes、Pixel Reasoner、Mini-o3 等 6 个
- 组件视觉
摘要聚合增益集中在 Calibrated 少数轨迹，作者称之为视觉工具使用的错觉。
对六个 thinking-with-images 模型做因果审计，检查 crop-and-zoom 返回的观察是否中介最终答案。
- 评测与基准arXiv 2609.05535
Mind2Web-Injection：面向网页 Agent 视觉提示注入护栏的证据对齐评测
提出 Mind2Web-Injection，评测网页 Agent 截图护栏的证据对齐
- arXiv
- 2609.05535
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- GPT-5.6-luna、Qwen3-VL-32B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
摘要作者称检测、定位和反事实响应在六个 VLM 上可分开。
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。
- 攻击arXiv 2609.04533
Repeat-After-Me：针对黑盒 VLM 的自适应视觉提示注入攻击
提出 Repeat-After-Me，以图像前缀诱导智能体调用工具或泄露隐私
- arXiv
- 2609.04533
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude-Opus-4.7、GPT-5.5、Gemini-3.1-Pro 等 11 个
摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入，在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
- 评测与基准arXiv 2609.35922
VoxParity 评测：语音智能体在需要听声判断时仍按文字行事
提出 VoxParity 基准，评测语音智能体是否按音频改变工具调用
- arXiv
- 2609.35922
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- MiMo-V2.6-Pro、gemini-3.7-flash、Qwen3.8-Omni 等 15 个
- 风险Agent 危险操作
- 组件音频
摘要VoxParity 用固定转写的音频对比和 words-only null，测量语音智能体是否按所听内容改变工具调用。
VoxParity 测量语音智能体在词语不变、只有声音改变时，是否按行业规则改它所执行的工具调用。
- 风险行为arXiv 2609.38971
研究测量并预测具身 VLM 规划器中任务的拒答可变性
测量并预测具身 VLM 规划器在日常物体插入后的拒答可塑性
- arXiv
- 2609.38971
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 测试
- gemini-robotics-er-2-preview、gemini-robotics-er-1.6-preview、Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
摘要日常物体能翻转一部分已给出的拒答，可翻转程度取决于任务且可被本地代理预测。
作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器：一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住，并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。
- 风险行为arXiv 2609.35291
窄域多模态微调可诱发涌现性失配，覆盖 15 个视觉语言模型
发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准
- arXiv
- 2609.35291
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- GPT-4o、GPT-4.1、Gemini 2.5 等 15 个
摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变，揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐（Emergent Misalignment, EM）现象。
- 防御arXiv 2609.03438
CONFLICTGUI 基准与 CONFLICTGUARD 框架：让多模态 GUI Agent 学会在冲突指令下终止执行
作者提出 CONFLICTGUI 基准，覆盖指令内部冲突与指令和 GUI 上下文冲突两类场景，用于研究 GUI Agent 的冲突感知终止能力。
- arXiv
- 2609.03438
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- UI-Venus-1.5-8B、UI-TARS-1.5-7B、OS-Atlas-Base-7B 等 10 个
- 防御推理时干预
- 风险Agent 危险操作
- 组件视觉
摘要ConflictGUI 暴露 GUI 智能体的执行偏向过度服从，ConflictGuard 用条件转向提高冲突终止率。
ConflictGuard用推理时的可行性核验和条件激活转向，让 GUI 智能体在指令不可行时终止，而不是盲执行。
- 防御arXiv 2609.36121
Render Before Reading：把不可信内容渲染成图像以防御提示注入
提出 Pictionary，将不可信文本渲染为图像以防御提示注入
- arXiv
- 2609.36121
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Opus 4.7、Claude Haiku 4.5、GPT-5.5 等 12 个
- 评测与基准arXiv 2609.35912
MMSkillRisk：多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作
提出 MMSkillRisk 与 NCVA，评测技能图像隐藏指令诱导的未授权操作
- arXiv
- 2609.35912
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6、Kimi-K3 等 6 个
摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。
已经到底了