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10月10日 · 周六

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  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

    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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  2. 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
    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。

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  3. 攻击arXiv 2610.01062

    Kernelized Activation Steering:将激活引导推广到再生核希尔伯特空间的新框架

    提出核化激活引导 KAS,在推理时自适应转向激活以诱导越狱

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-IT、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个
    摘要KAS 用核梯度做局部自适应转向,并在线性核下恢复 DiM。

    Kernelized Activation Steering(KAS) 把推理时的激活转向写成核空间中的优化,使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。

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  4. 攻击arXiv 2608.07430

    研究者提出 SN-Guided Diffusion,利用扩散大模型安全神经元实现离线越狱

    提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱

    发表
    攻击者
    黑盒、白盒
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、LLaDA-8B-Instruct、Dream-Instruct-7B 等 15 个
    摘要论文揭示了扩散语言模型对自回归安全神经元的继承性,并提出纯离线黑盒越狱框架 SN-Guided Diffusion。

    论文系统评估了扩散大语言模型(DLLM)在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标,又作为黑盒越狱生成的对抗工具。

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  5. 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
    被测模型
    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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  6. 攻击arXiv 2605.21541

    研究者提出 FRA-Attack 频域正则化方法,提升对闭源 MLLM 的迁移攻击效果

    提出 FRA-Attack,用频域对齐与梯度正则做可迁移定向视觉攻击

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-5.2、GPT-5.4、Claude-Opus-4.6 等 15 个
    摘要FRA-Attack 以频域对齐和梯度低通做可迁移定向攻击,闭源面板上作者称整体更强,Gemma 除外。

    FRA-Attack 是面向闭源 MLLM 的迁移式定向图像攻击。作者要解决的是:空间域局部对齐重复全局低频,代理梯度的高频成分又把更新拉向代理自身。

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  7. 攻击arXiv 2605.08513

    Apple 研究者发现抑制单个神经元即可绕过 LLM 安全对齐

    提出单神经元激活干预,抑制拒答神经元或放大概念神经元以绕过安全对齐

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3-8B 等 11 个

    摘要作者称大模型安全由拒答门控与概念底座构成,干预单个神经元足以双向击穿对齐,且拒答神经元在预训练阶段已然存在。

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  8. 攻击arXiv 2604.14604

    AudioHijack 框架对 13 个语音大模型实现隐蔽音频提示注入

    提出 AudioHijack,用不可感知对抗音频对语音模型做上下文无关提示注入

    发表
    被测模型
    SpeechGPT、GLM-4-Voice、VITA-Audio 等 15 个

    摘要提出了 AudioHijack 框架,揭示了 LALM 对听觉提示注入的脆弱性与传统防御的局限。

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