攻击arXiv 2610.09973
从期望危害到似然：LLM 智能体越狱的概率重构
提出 OPUR 攻击，用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
- arXiv
- 2610.09973
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Ministral-8B-Instruct-2410
- 攻击arXiv 2610.09708
研究者提出利用祖先 VLM 的黑盒对抗补丁攻击，可降低 VLA 任务成功率
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁，使已部署 VLA 任务失败
- arXiv
- 2610.09708
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA、UniVLA、π0.5
- 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
- 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。
- 攻击arXiv 2610.08331
STCA：研究者提出针对自动驾驶视频 VLM 的时空一致性对抗攻击
提出 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
- arXiv
- 2610.08331
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 无盒（离线迁移）
- 被测模型
- Video-LLaVA-7B、Qwen2.5-VL-7B、Dolphins
- 攻击arXiv 2610.06814
TAPDreamer：可跨任务迁移的世界动作模型对抗补丁
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
- arXiv
- 2610.06814
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- FastWAM、DreamWAM-uncond、DreamWAM-joint 等 4 个
- 攻击arXiv 2610.06977
IAU-FOA：面向闭源多模态大模型的可迁移对抗攻击方法
提出 IAU-FOA，构造可迁移图像扰动以诱导多模态模型输出目标语义
- arXiv
- 2610.06977
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-VL-7B、Qwen2.5-VL-72B、InternVL3-14B 等 17 个
- 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。
- 可解释性arXiv 2609.24801
研究用 XAI 归因分析 Prompt Guard 2，同义词替换可翻转其提示注入判定
用词级归因指导同义词替换，翻转提示注入检测并验证越狱
- arXiv
- 2609.24801
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Prompt Guard 2 (86M)、Llama 3.1 8B
摘要作者称检测靠分散的词法线索。
- 攻击arXiv 2609.02172
BOSS：以广度优先后缀搜索改进 GCG 越狱优化
提出广度优先后缀搜索 BOSS，改进 GCG 越狱优化
- arXiv
- 2609.02172
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-2-7B-Chat、Yi-1.5-9B-Chat、Qwen2-7B-Instruct 等 8 个
摘要BOSS 把 GCG 类优化从单条深搜索改为多条短轨迹加源侧诊断。
BOSS 是插在 GCG 类离散 suffix 优化上的搜索框架：局部梯度更新不变，变的是固定预算花在深度还是广度。
- 攻击arXiv 2609.05525
DIVA：针对离散扩散视觉语言模型的跨步条件传播视觉越狱
提出 DIVA，利用跨步条件传播对离散扩散视觉语言模型实施视觉越狱
- arXiv
- 2609.05525
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- LLaDA-V、MMaDA、LLaDA2.0-Uni
- 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，用扩散模型生成自然对抗补丁操控 VLA 机器人动作
- arXiv
- 2608.10393
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- 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。
- 攻击arXiv 2608.07430
研究者提出 SN-Guided Diffusion，利用扩散大模型安全神经元实现离线越狱
提出 SN-Guided Diffusion，利用安全神经元实现离线越狱
- arXiv
- 2608.07430
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、LLaDA-8B-Instruct、Dream-Instruct-7B 等 15 个
摘要论文揭示了扩散语言模型对自回归安全神经元的继承性，并提出纯离线黑盒越狱框架 SN-Guided Diffusion。
论文系统评估了扩散大语言模型（DLLM）在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标，又作为黑盒越狱生成的对抗工具。
- 攻击arXiv 2607.23496
Concept2Scenario：用 SAE 概念归因发现可迁移的越狱场景
提出 Concept2Scenario，借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
- arXiv
- 2607.23496
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B 等 6 个
摘要该研究从表征空间因果归因揭示场景削弱拒绝的机制，发现可复用脆弱场景先验，提升多模型黑盒越狱效能与探索速度。
- 评测与基准arXiv 2607.19855
研究者提出最小范数攻击集成，用鲁棒性曲线替代单一 ε 评测
提出最小范数攻击集成，用鲁棒性曲线评测图像分类器
- arXiv
- 2607.19855
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- C1–C20（CIFAR-10，Table 1）、I1–I10（ImageNet，Table 1）
摘要预算可控的最小范数集成用 AOI 逼近攻击前沿，DOI 给出不依赖单一ε的防御排序。
这篇工作把对抗鲁棒评测从单一 ε、固定集成，改成可按查询预算收紧的曲线估计。
- 攻击arXiv 2606.05609
SlotGCG 利用提示词位置漏洞提升 LLM 越狱攻击成功率
提出 SlotGCG，按注意力选槽插入对抗 token 以越狱指令模型
- arXiv
- 2606.05609
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- LLAMA2-7B-CHAT、LLAMA2-13B-CHAT、LLAMA-3.1-8B-INSTRUCT 等 10 个
- 攻击arXiv 2605.21541
研究者提出 FRA-Attack 频域正则化方法，提升对闭源 MLLM 的迁移攻击效果
提出 FRA-Attack，用频域对齐与梯度正则做可迁移定向视觉攻击
- arXiv
- 2605.21541
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-5.2、GPT-5.4、Claude-Opus-4.6 等 15 个
摘要FRA-Attack 以频域对齐和梯度低通做可迁移定向攻击，闭源面板上作者称整体更强，Gemma 除外。
FRA-Attack 是面向闭源 MLLM 的迁移式定向图像攻击。作者要解决的是：空间域局部对齐重复全局低频，代理梯度的高频成分又把更新拉向代理自身。
- 攻击arXiv 2605.20519
CodecAttack：在音频编解码器潜空间构造对抗扰动，绕过有损压缩防御
提出 CodecAttack，在编解码器隐空间构造可穿透有损压缩的对抗音频
- arXiv
- 2605.20519
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Qwen2-Audio-7B-Instruct、Audio Flamingo 3、Qwen2.5-Omni
- 攻击arXiv 2605.04446
Misrouter：利用 MoE 路由机制对混合专家大模型发起仅输入攻击
提出 Misrouter，借 MoE 路由优化仅输入前缀并迁移攻击
- arXiv
- 2605.04446
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-4o mini、Qwen-Plus、Phi-4 等 18 个
- 攻击arXiv 2604.24983
PEO：直接优化原始提示词嵌入的 LLM 白盒越狱方法
提出 PEO，直接优化原提示词嵌入实现白盒越狱
- arXiv
- 2604.24983
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Vicuna-7B-v1.3、Llama-2-7B-Chat、Qwen3-4B-Instruct 等 4 个
摘要PEO 原位优化提示词嵌入、多轮只重攻失败样本。
PEO是一种不追加对抗 token 的 white-box 越狱：直接改已有提示词嵌入，并只对未成功样本更换续写目标再优化。
- 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做上下文无关提示注入
- arXiv
- 2604.14604
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- 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。