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10月9日 · 周五

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找到 72 篇
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  1. 评测与基准arXiv 2605.14605

    研究:恶意微调防御在持续训练下失效,72 条防御轨迹危害度全部上升

    用代价曲线评估恶意微调防御在持续训练下的衰减

    发表
    测试
    Llama-2-7B-chat、Qwen3-8B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 8 个

    摘要论文指出恶意微调防御在持续训练下均会衰减,表明基于有限攻击者假设的防御无法为开源模型提供持久保护。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.07939

    CCDF 数据集:Grok Imagine、Veo 3.1、Sora 2 伪造监控录像,十个深伪检测器基本认不出

    提出监控深伪基准 CCDF,在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别

    发表
    测试
    C2P-CLIP、ForgeLens、D3-Im 等 13 个

    摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF,揭示现有检测器难以识别商用生成视频。

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  3. 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

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    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。

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  4. 攻击arXiv 2610.09819

    FAB 攻击:给 HuBERT/WavLM 植入后门,背景警笛声即可让下游语音任务失灵

    提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门

    发表
    测试
    HuBERT-base、WavLM-base

    摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。

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  5. 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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  6. 攻击arXiv 2610.07510

    PersistBD:攻击者可在发布前强化后门,使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率

    提出 PERSISTBD,发布前强化后门以穿透良性 SFT 与 RL

    发表
    测试
    Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
    摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。

    本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调(SFT)和强化学习(RL)后训练时的后门持久性风险。

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  7. 防御arXiv 2605.17380

    Uber 提出 ADR 企业级 Agent 检测系统,在 7200 台主机部署十个月

    提出企业级检测系统 ADR,检测编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP

    发表
    测试
    GPT-4o、Claude Sonnet 4、Llama Guard 3-8B 等 4 个

    摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统,并在生产环境中验证了有效性。

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  8. 防御arXiv 2610.05640

    研究揭示 CaMeL 防护在多智能体系统中失效并提出 multi-CaMeL

    提出 multi-CaMeL,在多智能体调用边界隔离可信指令与不可信数据

    发表
    测试
    Claude Fable 5、GPT-5.5、GPT-4.1 等 6 个

    摘要论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题,提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。

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  9. 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,使模型在推断多智能体部署时向代码插入隐蔽漏洞

    发表
    测试
    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。

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  10. 防御arXiv 2610.05163

    研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准

    提出路径对齐归因 PAA,在边界动作前审计长流程智能体的分段提示注入

    发表
    测试
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)、Claude Sonnet 5 等 7 个
    摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA,在保持低误阻的同时实现高拦截率。

    本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

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  11. 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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  12. 攻击arXiv 2609.18217

    研究:跨通道碎片化攻击可绕过 MCP 单通道防御

    提出跨通道分段攻击,利用 MCP 隐式信任诱导外发敏感文件

    发表
    测试
    GPT-4o、GPT-4o-mini、GPT-5.4 等 15 个

    摘要论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级,通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御,展示了严重的凭证外发风险。

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  13. 攻击arXiv 2610.01365

    ReGap:无需真实隐私数据即可通过微调重新提取模型隐私关联

    提出 ReGap,用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联

    发表
    攻击者
    白盒、灰盒
    测试
    GPT-2 Small、GPT-2 Medium、GPT-2 Large 等 6 个

    摘要提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap,实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联,突显后适应隐私风险。

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  14. 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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  15. 攻击arXiv 2609.04382

    研究揭示 split-LLM 训练中返回梯度泄露真实行,前向隐私门仍通过

    揭示拆分训练返回梯度以零支撑暴露诱饵行并泄露训练内容

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    Qwen3-0.6B、35B-A3B
    摘要论文揭示拆分训练中反向梯度零支撑完全暴露诱饵行,联合视图突破门控,裁剪加噪可有效缓解。

    这是一项关于双节点大语言模型拆分训练系统的系统安全案例研究,揭示了评估工具遗漏反向信道所导致的静默隐私失效。

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  16. 防御arXiv 2608.05578

    AMS 工具通过激活分析检测语言模型的安全训练改动

    提出 AMS,用激活分离与方向相似度检测安全训练改动

    发表
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Llama-3.2-1B-Instruct 等 14 个
    摘要AMS 按激活签名把安全改动分四类,前三类可由两级扫描覆盖,行为微调会漏。

    AMS 是面向开放权重模型、部署前使用的激活扫描器,用来看安全训练被拿掉或改写之后,激活空间里还留着什么几何痕迹。

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  17. 分析与理论arXiv 2609.33898

    研究揭示训练效率与模型脆弱性的权衡:高效训练更易受对抗与隐私攻击

    比较高效与高成本训练的对抗和隐私脆弱性并分析损失几何

    发表
    测试
    ResNet-18、Swin Transformer、Qwen2.5-Math-7B-Instruct 等 7 个
    摘要效用匹配下,三种高效训练都伴随更高的隐私与对抗脆弱性及更尖的损失几何。

    作者在视觉分类和数学推理语言模型上,检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时,安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集,并用预训练微调对照从头训练。

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