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10月9日 · 周五

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  1. 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

    发表
    测试
    Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B 等 4 个

    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。

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  2. 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

    发表
    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。

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  3. 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

    发表
    测试
    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。

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  4. 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

    发表
    测试
    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。

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  5. SinoGlyphBench:中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准

    提出 SinoGlyphBench,用配对字形混淆诊断中文审核稳定性

    发表
    测试
    GPT-5.4 mini、GPT-5.5、DeepSeek V4 Flash 等 12 个
    摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报,全文扰动最重。

    SinoGlyphBench是一个配对诊断基准,用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。

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已经到底了