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10月10日 · 周六

全部论文

找到 43 篇
筛选5

攻击类型

越狱14提示注入8投毒与后门4模型篡改5检测规避8

攻击技术

梯度与表征优化34自动化搜索73多轮渐进19编码与混淆28角色扮演与说服13对话结构操控7推理链操控10跨模态载荷28针对防御40潜伏触发46诱导选用10

影响

有害内容18输出被操纵16可用性与可靠性4

系统形态

模型与 API31LLM 应用3AI Agent12coding agent1具身与机器人5

攻击者权限

黑盒10白盒13

攻击面/入口

用户输入21网页与界面3图像与音视频17训练数据4权重与梯度5

层

提示层26模型层7应用层6

系统组件

护栏与评审4监控器3推理链11视觉10多模态14
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 232 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击技术：梯度与表征优化攻击技术：推理链操控系统形态：模型与 API系统形态：AI Agent系统形态：coding agent清除全部

另有 232 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  3. 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，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    arXiv
    2610.09240
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
  4. 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
    被测模型
    Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B

    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
  7. 攻击arXiv 2610.06083

    研究者提出面向深度强化学习的轨迹级可迁移黑盒对抗攻击

    提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报

    arXiv
    2610.06083
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    DQN、Double DQN (DDQN)
    摘要轨迹级后退视界攻击在 CartPole 上比逐步 FGSM 类和 Sign 噪声更压低回报。

    这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。

    深度解读完整解读
  8. 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
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
  10. 攻击arXiv 2610.03430

    JIL：通过对抗后缀操纵 LLM 请求调度优先级

    提出 JIL 对抗后缀，压低长度预测以抬高请求调度优先级

    arXiv
    2610.03430
    发表
    层
    基础设施层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Llama-3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 4 个
    摘要JIL 用对抗后缀压低长度预测，在预测式 LLM 调度中提高自身优先级。

    JIL 是对预测式 LLM 调度的攻击：用对抗后缀压低长度预测，使请求在 SRPT 式队列里更早得到服务。

    深度解读完整解读
  12. 攻击arXiv 2610.01367

    研究：高质量数据筛选挡不住投毒

    提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本

    arXiv
    2610.01367
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Llama2-7B-Chat、Llama3-8B-Instruct、Qwen2-7B-Instruct 等 5 个
    摘要质量筛选挡不住部分高分样本的安全削弱。

    Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。

    深度解读完整解读
  13. 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
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-IT、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 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。

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  14. 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

    提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从

    arXiv
    2609.39788
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
  16. 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 Agent 的思维链以绕过推理监控

    arXiv
    2609.27542
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    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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  18. 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
    被测模型
    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。

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  19. 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
    被测模型
    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
  20. 风险行为arXiv 2609.08186

    论文揭示大推理模型的对齐崩溃并提出 Reasoning Trap 越狱范式

    揭示推理加深引发的对齐坍塌，用 Reasoning Trap 放大越狱

    arXiv
    2609.08186
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Qwen3-8B、Qwen3-14B、Llama2-7B 等 8 个
    摘要更深推理提升题目准确率，同时提高扰动下的相对损失。

    作者研究扩展推理是否以对齐稳健性为代价，提出 ALR、RT 与 RRA。。

    深度解读完整解读
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