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10月10日 · 周六

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找到 98 篇

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  1. 攻击arXiv 2610.11112

    EpiReal-Bench:商用图像生成模型虚假声明红队基准

    构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-Image-2、Nano Banana 2、Grok Imagen 2.0 等 4 个
    摘要四款商用图像模型能把假主张画成可信证据。

    EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。

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  2. 攻击arXiv 2610.09240

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage,揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

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  3. 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
    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。

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  4. 攻击arXiv 2610.07723

    研究者提出答案侧后门:让模型自生成触发词绕过安全拒答

    提出回答端后门,让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答

    发表
    被测模型
    Llama-2-7B-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma-7B-it 等 4 个

    摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击,指出输入端防护存在盲区。

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  5. 攻击arXiv 2610.06670

    研究者提出 Reward Stealing Attack,从对齐模型行为反推安全奖励实施攻击

    提出 ReSA,从对齐模型行为恢复安全奖励并在解码时反转

    发表
    攻击者
    白盒、灰盒
    被测模型
    Llama3.1-8B-Instruct、Gemma-7B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 9 个
    摘要ReSA 用最大熵 IRL 从对齐模型行为恢复代理安全奖励,并在解码时反转以诱导有害输出。

    ReSA 是一种对抗攻击:从对齐模型的可观察行为恢复代理安全奖励,再在解码时把该奖励反过来用。。

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  6. 攻击arXiv 2610.06093

    研究评测训练数据提取风险的跨语言迁移

    用翻译前缀做跨语言训练数据提取,恢复英语训练文本中的 PII

    发表
    被测模型
    GPT-Neo 1.3B、GPT-Neo 2.7B、GPT-J 6B 等 7 个
    摘要跨语言 TDE 能恢复英语记忆的 PII,转移随多语训练和措辞保真变化。

    这篇工作检验训练数据抽取是否跨语言:英语段落里记住的 PII,能否被其他语言的前缀逐字抽出。

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  7. 攻击arXiv 2610.05346

    研究者提出序列马赛克攻击并给出防御理论

    形式化 watchman 防御以阻止序贯马赛克攻击

    发表
    被测模型
    Qwen3.6-35B-A3B、Gemma-4-26B-A4B-it、DeepSeek-V2-Lite (16B-A2.4B)
    摘要watchman 理论给出零失败且有用的条件。

    这篇工作同时给出序贯马赛克防御的博弈理论,以及冻结 LLM 上的分角色自博弈训练。

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  8. 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
    被测模型
    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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  9. 攻击arXiv 2610.02302

    研究者提出意图隐藏越狱的信息论框架,分析组合式攻击

    提出组合式意图隐藏越狱,按先验后验匹配选择辅助任务

    发表
    被测模型
    Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3-8B 等 7 个
    摘要用信息论选含目标的任务组合,再看查询能否既隐藏意图又让目标被执行。

    这篇工作把组合式意图隐藏写成任务选择:有害目标必须留在 bundle 里,同时让估计的有害意图概率贴近全集先验,或降到阈值以下。

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  10. 攻击arXiv 2609.38253

    CollageAttack:利用跨模态对齐缺陷对 T2I 模型实施空间文本组合越狱

    提出 CollageAttack,用空间文本碎片重组越狱文生图模型

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-Image-2、Doubao-Seedream-5.0-Lite、Wan2.7-Image-Pro 等 5 个

    摘要系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞,证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。

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  11. 攻击arXiv 2609.36941

    研究者提出针对黑盒 LLM 的实用密钥提取框架

    提出用扰动蒸馏本地代理并离线过滤来提取黑盒模型凭据

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    DeepSeek-Coder-7B、LLaMA-3-8B、Qwen2.5-Coder-7B 等 6 个

    摘要论文提出扰动蒸馏与离线过滤两阶段框架,实现了 output-only 访问下延迟降低的黑盒大模型 API key 提取。

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  12. 攻击arXiv 2609.36474

    FinRT:将自适应红队策略蒸馏为消费金融领域的可复用对抗生成器

    提出 FinRT,将消费金融自适应红队轨迹蒸馏为可复用对抗提示生成器

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Llama-3.3-70B、Llama-3.1-8B、Mixtral-8x7B 等 6 个
    摘要FinRT 用前向失效发现加校准代理 DPO,把消费金融红队收成单次前向生成器。

    FinRT 是面向消费金融的红队框架:先发现政策失效,再训练一个按政策、领域与目标行为出提示的生成器。

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  13. 攻击arXiv 2609.36331

    无需参考模型:用邻居样本校准单轮成员推理攻击

    提出用邻居分数替代参考模型的单轮成员推断

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    目标分类模型(架构与训练流程遵循 Aerni et al.)
    摘要邻居查询在单模型上恢复逐样本校准,合成邻居加早期检查点最接近 LiRA。

    本文研究 one-round 成员推断:只有一个目标模型、不能再训练参考模型时,如何仍做逐样本校准,并用于单次运行的 DP 审计。

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  14. 攻击arXiv 2609.35699

    论文:蒸馏防御在蒸馏后强化学习下易被攻破

    提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习,攻破蒸馏防御

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B 等 12 个
    摘要更现实的蒸馏攻击是蒸馏后再 RL。

    这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型:攻击者经合法 API 收集闭源推理数据,先蒸馏自有模型,再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御,会漏掉后续 RL,从而高估防御。

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  15. 攻击arXiv 2609.33985

    研究:众包微调数据投毒可放大专有指令抽取

    提出主题锚点投毒,放大众包微调后的专有指令提取

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个

    摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击,证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。

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