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
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 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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另有 505 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 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。
- 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。
- 攻击arXiv 2610.07510
PersistBD：攻击者可在发布前强化后门，使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率
提出 PERSISTBD，发布前强化后门以穿透良性 SFT 与 RL
- arXiv
- 2610.07510
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。
本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调（SFT）和强化学习（RL）后训练时的后门持久性风险。
- 攻击arXiv 2610.05894
研究者提出闭环偏见注入攻击
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
- arXiv
- 2610.05894
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- LLaDA-8B-Instruct、Dream-v0-Instruct-7B、LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
- 攻击arXiv 2610.03166
LiBRA：通过双向隐空间优化实现检测感知的图像水印去除
提出 LiBRA，在潜空间双向优化以规避图像水印双侧检测
- arXiv
- 2610.03166
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- Stable Signature、YU1、HiDDeN 等 4 个
摘要LiBRA 用双向潜空间优化规避双侧水印检测，并提高相对反转基线的保真。
- 攻击arXiv 2610.03124
研究提出 Untag 攻击框架，使开源大模型触发标签滥用检测机制失效
提出 UNTAG，绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
- arXiv
- 2610.03124
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama2 (7B)、Llama3 (8B)、Qwen2.5 (7B)
摘要作者用 UNTAG 评估 trigger-tag，认为其不能充当开放权重滥用检测的主要边界。
UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估：信号可以在解码期注入，也可以写进权重，但攻击者若能改输出或改已发布权重，检测可以失效。
- 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。
- 防御arXiv 2608.05578
AMS 工具通过激活分析检测语言模型的安全训练改动
提出 AMS，用激活分离与方向相似度检测安全训练改动
- arXiv
- 2608.05578
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Llama-3.2-1B-Instruct 等 14 个
摘要AMS 按激活签名把安全改动分四类，前三类可由两级扫描覆盖，行为微调会漏。
AMS 是面向开放权重模型、部署前使用的激活扫描器，用来看安全训练被拿掉或改写之后，激活空间里还留着什么几何痕迹。
- 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。。
- 防御arXiv 2608.00716
生成图像更易被遗忘：面向合成图像检测的机器遗忘视角
提出机器遗忘式生成图像检测，用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图
- arXiv
- 2608.00716
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DINOv2 ViT-S/14、DINOv2 ViT-B/14、DINOv2 ViT-L/14 等 9 个
摘要作者用剪枝或 LoRA 遗忘拉开生成图与自然图的特征相似度，并在多个检测基准上报告结果。
这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘：原模型对两类图像损失都低，剪枝后生成图特征变得更不像原模型。
- 防御arXiv 2607.14737
GeoDetect：面向视觉语言预训练模型的几何对抗检测方法
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
- arXiv
- 2607.14737
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- CLIPViT (ViT-B/16)、CLIPCNN (ResNet-50)、ALBEF 等 4 个
摘要GeoDetect 用几何分数检测 VLP 对抗样本。
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
- 防御arXiv 2610.00780
TAILOR：面向图像水印的组合方案定制框架
提出 TAILOR，按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
- arXiv
- 2610.00780
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- VINE、TrustMark、VideoSeal 等 5 个
- 攻击arXiv 2610.01062
Kernelized Activation Steering：将激活引导推广到再生核希尔伯特空间的新框架
提出核化激活引导 KAS，在推理时自适应转向激活以诱导越狱
- arXiv
- 2610.01062
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-IT、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个
摘要KAS 用核梯度做局部自适应转向，并在线性核下恢复 DiM。
Kernelized Activation Steering（KAS） 把推理时的激活转向写成核空间中的优化，使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
- 防御arXiv 2609.27399
GUARD：在 CosyVoice2 上做说话人身份遗忘以阻止重识别
提出 GUARD，在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
- arXiv
- 2609.27399
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- CosyVoice2-0.5B、F5-TTS、FireRedTTS
摘要GUARD 用门控激活转向把退出说话人推向冒充相似度，以抑制再识别并保住音质。
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
- 攻击arXiv 2609.39788
研究：多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从
提出只改多智能体潜在通信链路以提高有害遵从的攻击
- arXiv
- 2609.39788
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等 7 个
摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全，奖励既能攻击也能修复。
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
- 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。
- 防御arXiv 2609.14258
SPARK：在 KV 记忆层对齐表征以防御视觉语言模型越狱
提出 SPARK，在预填充阶段修复多模态 KV 记忆以防御视觉语言模型越狱
- arXiv
- 2609.14258
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- LLaVA-OneVision-7B、Chameleon-7B、Qwen2-VL-7B 等 4 个
- 攻击arXiv 2609.08213
DRIFT：通过偏转生成轨迹去除扩散模型水印的黑盒攻击
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
- arXiv
- 2609.08213
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Stable Diffusion v2.1