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10月10日 · 周六

全部论文

找到 28 篇
筛选6

攻击类型

提示注入10投毒与后门9提取与窃取3检测规避8

攻击技术

潜伏触发4

防御类型

水印与溯源5

影响

越权操作6数据与隐私泄露6输出被操纵5

系统形态

模型与 API17LLM 应用14AI Agent74coding agent8web agent3多智能体11

攻击面/入口

用户输入195网页与界面16文档与消息12工具返回12工具与技能描述24代码仓库与依赖15记忆写入5图像与音视频64训练数据56权重与梯度49分发渠道29推理服务与硬件11

层

模型层10应用层11基础设施层7

系统组件

MCP 与技能3记忆5监控器4
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 241 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：模型与 API系统形态：coding agent系统形态：web agent攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：记忆写入攻击面/入口：推理服务与硬件清除全部

另有 241 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  3. 攻击arXiv 2610.06848

    TranScope：利用 CPU 性能计数器对 Transformer 做成员推断攻击

    提出 TRANSCOPE，用 CPU 硬件计数器推断训练集成员

    arXiv
    2610.06848
    发表
    层
    基础设施层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    BERT (4.4M-340M)、ViT (22M-307M)、Pythia (70M-2.8B) 等 5 个

    摘要TRANSCOPE 揭示了分词器在嵌入表引发的硬件访问局部性差异，证实微架构计数器可突破恒定时间与置信度遮蔽防御。

    深度解读完整解读
  4. 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

    arXiv
    2610.05894
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    灰盒
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
  5. 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 PAA 方法，在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入

    arXiv
    2610.05163
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)
    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。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2610.04763

    UT Austin 将 SynthID 水印嵌入基因组语言模型，凭 DNA 序列和密钥追溯 AI 生成片段

    把 SynthID 嵌入基因组语言模型采样，并用位置无关检测追溯生成序列

    arXiv
    2610.04763
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Carbon-500M、GENERator-v2-eukaryote-1.2b-base
    摘要两个六碱基基因组模型嵌入 SynthID 后，位置无关验证能找回水印，作者称这只是统计检测。

    作者在两个六碱基基因组模型的采样里嵌入 SynthID，并让验证者在不知道起点、链和 token phase 时做一次校正后的检出。

    深度解读完整解读
  8. 分析与理论arXiv 2610.02504

    HXAI：分布式能源系统中的分层隐私保护可解释 AI 框架

    提出 HXAI 分层隐私解释框架，本地保留细解释并只发布加噪摘要

    arXiv
    2610.02504
    发表
    层
    基础设施层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    gradient-boosted tree regression models
    摘要HXAI 把无噪声局部 SHAP 留在家庭内，只聚合差分隐私摘要。

    HXAI 是面向分布式能源系统的分层隐私保护解释框架，服务规划、监测与诊断，而不是实时控制。

    深度解读完整解读
  10. 防御arXiv 2609.36372

    TTMark：超越单 token 熵的成对无失真水印

    提出成对无失真水印 TTMARK，增强低熵下的机器文本检测

    arXiv
    2609.36372
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Llama3.2-3B-Instruct、Mistral-v0.3-7B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
    摘要TTMARK 用水印化相邻 token 对利用条件熵，在多种无失真方案上提高检测并保持生成质量。

    TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印：对相邻 token 的联合分布重加权，而不是逐 token 独立重加权。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2609.32616

    Cave-Bench：虚假指控下 LLM 智能体最高 60.06% 的运行会破坏正确工作

    提出 CAVE-BENCH，评测智能体在虚假指责下破坏已完成的正确工作

    arXiv
    2609.32616
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5、GPT-5.6-Sol 等 14 个

    摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH，发现强模型易推翻已知证据，提出了门控缓解方案。

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  13. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库，评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性

    arXiv
    2609.28915
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 10 个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明，syscall 痕迹可判别智能体攻击，两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

    深度解读完整解读
  14. 防御arXiv 2609.14257

    DenMark：面向扩散语言模型的鲁棒语义水印

    提出 DenMark，在扩散语言模型去噪时注入可抵抗保义编辑的语义水印

    arXiv
    2609.14257
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    LLaDA-8B、LLaDA1.5-8B、LLaDA2.0-mini 等 4 个
    摘要DenMark 用 rollout 在 DLM 去噪中累积语义水印，扫描检测以抵抗保义编辑。

    DenMark 是面向扩散语言模型的语义水印：在去噪的局部更新里注入密钥相关语义信号，并在编辑改变 token 边界后仍检测。现有句子级语义水印要先完成整个语义单元再打分取舍，而 DLM 以任意顺序更新掩码，中间单元不完整。DenMark 把续写划成固定 token 区域，对每个局部候选做不提交的 rollout 补全，按语义分 gb 的平均选择更新，从而沿轨迹累积证据。

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  15. 攻击arXiv 2609.13889

    PMPA：针对 OpenClaw 与 Claude Code 的持久记忆投毒攻击

    提出 PMPA，经外部源向 Agent 持久记忆投毒并跨会话泄露隐私

    arXiv
    2609.13889
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3-Max

    摘要论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA，报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。

    深度解读完整解读
  20. 评测与基准arXiv 2607.24177

    EXE-Bench：为真实可用性对 AI Windows 恶意软件检测器进行权衡排名

    提出 EXE-Bench 比较 Windows 恶意软件检测器的可用性权衡

    arXiv
    2607.24177
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    EmberGBDT、BBDnn、BBDnnFDRS 等 15 个
    摘要统一四指标后，手工特征的 EmberGBDT 综合居首，只看准确率会误导部署。

    EXE-Bench 用同一设置给 AI Windows 恶意软件检测器做四指标排序，而不是只比一次测试集准确率。。

    深度解读完整解读
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