攻击arXiv 2610.05793
研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型
提出拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞
- arXiv
- 2610.05793
- 发表
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性，展示了常规评测盲区，并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
- 分析与理论arXiv 2610.02886
研究揭示无触发投毒审计缺口：事实答对不等于决策正确
揭示无触发虚假训练下事实回答与下游决策的审计差距
- arXiv
- 2610.02886
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B 等 9 个
- 攻击投毒与后门
摘要作者发现无触发词虚假训练下事实回答与下游决策存在脱节，直接审计与事实纠错均无法保证决策正确。
论文是一项针对语言模型在无触发词虚假信息训练下行为表现的实证分析研究。
- 防御arXiv 2610.01788
SAGE：基于相似度从少量已验证样本中清洗中毒训练数据
提出 SAGE，用少量已核验样本按相似度清洗投毒训练数据
- arXiv
- 2610.01788
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-18、VGG-16
- 防御arXiv 2610.00685
研究者提出用零空间投影净化 LoRA 微调 LLM 的后门
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
- arXiv
- 2610.00685
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaMA2-7B-Chat、LLaMA2-13B-Chat、Qwen2-7B-Instruct 等 6 个
- 攻击arXiv 2609.39047
BadAction：通过动作引导触发器对交互式视频生成模型实施后门攻击
提出 BadAction，通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
- arXiv
- 2609.39047
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Astra (Wan2.1-T2V-1.3B)
- 防御arXiv 2609.38909
Purdue 提出 Pact：将欺骗作为行为遗忘
提出 PACT，遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解
- arXiv
- 2609.38909
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、QwQ-32B
摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为，提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
- 防御arXiv 2610.00348
NEEDLE：通过权重正交化移除 LLM 后门
提出 NEEDLE，用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
- arXiv
- 2610.00348
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma-3-4B-IT、Qwen3-4B-Instruct-2507、Gemma-3-12B-IT
摘要NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门，并保住拒绝子空间。
- 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
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
- arXiv
- 2610.06898
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- 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 2609.33569
信息黑洞：3D 点云重建中的后门机制研究
提出 Information Blackhole 与 AGM，控制点云自编码器后门重建到指定形状
- arXiv
- 2609.33569
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- FoldingNet、PointDiffusion
摘要AGM 用自适应高斯匹配压制 PCAE 投毒潜码中的源几何，九组设置的 CD-ASD 均下降。
这篇工作研究点云自编码器的训练时后门：干净输入仍自重建，带触发的输入应重建成攻击者指定形状。分类后门只需把预测推向离散标签。PCAE 把源几何与目标信息编进同一个连续潜空间，残留源几何会把重建拉回源形状。
- 分析与理论arXiv 2609.32288
预训练数据投毒的可解理论：依赖极限顺序的缩放指数
证明预训练投毒的清洁超额风险指数随极限顺序变化
- arXiv
- 2609.32288
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- OLMo-style models
- 攻击投毒与后门
摘要投毒清洁超额风险的幂指数取决于先固定宽高比还是先取充足数据极限。
可解的预训练数据投毒理论：清洁超额风险的缩放指数随极限顺序改变。。
- 防御arXiv 2609.28239
ODPure：通过集成破坏共识实现目标检测后门净化
提出 ODPure，在输入阶段用腐蚀重建与共识净化目标检测后门
- arXiv
- 2609.28239
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- YOLOv5、Faster R-CNN
- 攻击arXiv 2609.27422
RAMP：逆转对抗扰动以增强针对恶意软件检测器的干净标签后门攻击
提出 RAMP，逆转对抗扰动加强恶意软件检测器的干净标签后门
- arXiv
- 2609.27422
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- MalConv、MalConvGCG
摘要RAMP 用反转扰动做 clean-label 投毒。
RAMP 是 score-based black-box 下的 clean-label 后门增强，对象是会微调的 Windows PE 原始字节恶意软件检测器。
- 攻击arXiv 2609.27124
Fed-ADR：用恶意编排服务器协同客户端梯度操纵攻击联邦学习
提出 Fed-ADR，用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
- arXiv
- 2609.27124
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 被测模型
- CNN（MNIST：2 Conv + 3 FC）、CNN（Fashion-MNIST：6 Conv + 1 FC）、ResNet18（CIFAR-10）
摘要Fed-ADR 用 gray-box 编排攻击绕过多种聚合防御，再用 Hessian 一致性检测和窗口内恢复把准确率拉回。
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架：编排服务器改写合谋客户端的梯度，使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性，同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
- 评测与基准arXiv 2609.25579
研究重新审视后门修复评测：区分总体干净效用与良性性能保持
用 Dmax 与尾部损失评测后门修复的类别性能保持
- arXiv
- 2609.25579
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet18、PreActResNet18、VGG19-BN
- 攻击arXiv 2609.17817
论文：用投毒基准污染自改进编码 Agent，令其后续版本写出漏洞代码
提出基准投毒攻击，使自修改编码 Agent 跨代写出含漏洞代码
- arXiv
- 2609.17817
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.5、Qwen3.5-397B、gpt-oss-120b 等 5 个
- 攻击投毒与后门
摘要论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞，警示系统设计需纳入安全约束。
- 评测与基准arXiv 2609.10952
监督学习中的数据投毒攻击实证评估：标签翻转与后门投毒在 MNIST 和 Fashion-MNIST 上的对比
比较标签翻转与后门投毒对图像分类器的影响
- arXiv
- 2609.10952
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Logistic Regression、Linear SVM、Random Forest
- 攻击投毒与后门
摘要标签翻转更能拉低线性模型。
Khan 与 Abusaqer 在两个图像分类基准上比较了两种训练时投毒。
- 防御arXiv 2609.09564
基于神经形态时序嵌入与混合 SNN-XGBoost 的工业信息物理系统鲁棒分类：面向机器遗忘攻击
提出冻结特征提取并只重训分类器的混合检测，抵御标签翻转式机器遗忘
- arXiv
- 2609.09564
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Hybrid SNN+XGBoost、Direct-SNN
- 攻击投毒与后门
摘要冻结 SNN 膜电位嵌入、只重训 XGBoost，在两个 PMU 数据集上分类攻击并推迟标签投毒下的崩溃。
SNN+XGBoost 把一次训练的神经形态前端和可周期更新的树分类器拆开，用来做电网多类入侵检测，并针对 machine unlearning 式标签翻转。
- 攻击arXiv 2609.07147
FDBA：联邦学习中的细粒度分布式后门攻击
提出联邦学习细粒度分布式后门框架 FDBA，用动态触发与对比嵌入降低投毒比例
- arXiv
- 2609.07147
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-18
- 防御arXiv 2609.07063
VERITAS：抗投毒的本地差分隐私图学习协议
提出 VERITAS，用双边背书剪除本地隐私图学习中的投毒节点
- arXiv
- 2609.07063
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GCN、GraphSAGE、GAT
摘要VERITAS 用分级信任的双边背书剪除 LDP 图学习中的投毒节点，并恢复分类准确率。
VERITAS 是面向本地差分隐私图学习的投毒防御协议，按 trust-but-verify 在保持 ϵ-LDP 的同时剪除伪造节点。
- 防御arXiv 2609.06346
面向后门攻击下持续学习的鲁棒动态扩展：净化与选择性恢复
提出 BPP、GDBRO 与 RFCBES，在持续学习中净化并选择性恢复后门样本
- arXiv
- 2609.06346
- 发表
- 场景
- 模型与 API
摘要用净化、梯度筛选恢复和鲁棒原型路由，把动态扩展持续学习接到任务级后门防御上。
面向 CLUBA 的鲁棒动态扩展防御：每个增量任务都可能含少量后门样本，模型只能看到当前任务数据，却要同时少遗忘、学得会、还不记住触发。