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10月10日 · 周六

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找到 3 篇
筛选6

攻击技术

梯度与表征优化12自动化搜索5编码与混淆2角色扮演与说服5推理链操控1跨模态载荷6针对防御10潜伏触发10

影响

有害内容18输出被操纵3

系统形态

模型与 API2coding agent1web agent0

攻击面/入口

用户输入3

层

提示层3
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 232 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击技术：编码与混淆攻击技术：推理链操控影响：输出被操纵系统形态：模型与 API系统形态：coding agent系统形态：web agent清除全部

另有 232 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv 2609.05843

    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

    arXiv
    2609.05843
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2609.01023

    Akrasia：针对推理型代码 LLM 的隐蔽后门攻击

    提出隐蔽后门攻击 AKRASIA，在推理代码模型提示中植入触发器并伪装思维链

    arXiv
    2609.01023
    发表
    层
    提示层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude-Sonnet-5、GPT-5.5、Gemini-3.5-flash 等 7 个

    摘要论文针对推理代码大模型提出了隐蔽推断期后门攻击 AKRASIA，揭示了模型思维链可被利用进行欺骗性伪装的安全隐患。

    深度解读完整解读
已经到底了