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10月9日 · 周五

全部论文

找到 8 篇
筛选6

攻击类型

越狱3提示注入1投毒与后门1检测规避3

攻击技术

梯度与表征优化5自动化搜索3编码与混淆3对话结构操控1推理链操控1跨模态载荷8针对防御4潜伏触发7

影响

有害内容3数据与隐私泄露1输出被操纵4

系统形态

模型与 API7LLM 应用1AI Agent5编程 Agent1网页与电脑操作1具身与机器人1

攻击者权限

黑盒1白盒2

攻击面/入口

用户输入16工具返回1工具与技能描述1代码仓库与依赖1图像与音视频7训练数据2权重与梯度5分发渠道2推理服务与硬件1

层

提示层5模型层1应用层1基础设施层1

系统组件

护栏与评审2微调与开源权重1视觉4图像生成1多模态5

被测模型厂商

其他8
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 482 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击技术：梯度与表征优化攻击技术：编码与混淆系统形态：模型与 API系统形态：编程 Agent攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：图像与音视频清除全部

另有 482 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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
    层
    基础设施层
    场景
    模型与 API
    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。

    深度解读完整解读
  2. 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

    arXiv
    2610.07510
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    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。

    深度解读完整解读
  4. 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

    arXiv
    2607.19855
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    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。

    深度解读完整解读
  6. 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
    测试
    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
  8. 攻击arXiv 2609.07216

    DIVA：利用视觉锚点对视频生成模型实施多模态越狱

    提出 DIVA，将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型

    arXiv
    2609.07216
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    测试
    Wan、CogVideoX、LTX-Video 等 9 个
    摘要DIVA 用视觉锚点抑制语义漂移做视频越狱，并给出多条件安全基准 TI2VSafetyBench。

    DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱：用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。

    深度解读完整解读
已经到底了