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
- 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。
- 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
- 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
- 技术梯度与表征优化
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。
- 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
- 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。
- 攻击arXiv 2607.03968
研究揭示 IDE 编程 Agent 的工作流级越狱：GitHub Copilot 四后端 816/816 生成有害内容
提出工作流级越狱，诱导 IDE 编程 Agent 在多轮开发中编写有害代码
- arXiv
- 2607.03968
- 发表
- 层
- 应用层
- 攻击者
- 黑盒
摘要论文揭示了 IDE 编程智能体在多轮开发工作流中会绕过单轮拒答并自行写出有害代码，呼吁防御转向工作流与代码产物级审查。
- 攻击arXiv 2606.09499
研究者提出针对世界模型的机器人学习管线投毒攻击
提出 VPH 与 VTH，只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略
- arXiv
- 2606.09499
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- Cosmos-Predict 2.5、Cosmos-Predict 2.5 AC、Dino WM 等 4 个
摘要只改视频帧经世界模型投毒。
只改看似安全的视频帧，经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后，数据集检查看到的仍是安全演示，合成轨迹却可以变危险。
- 攻击arXiv 2605.30883
TRACE：面向 LLM Agent 的任务感知自适应自进化越狱框架
提出 TRACE 框架，用分解与可演化多轮策略诱导智能体执行有害工作流
- arXiv
- 2605.30883
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Codex、Claude Code、GPT-5.5 等 6 个
已经到底了