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10月9日 · 周五

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  1. 评测与基准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 2510.10987

    DITTO:通过知识蒸馏伪造水印 LLM 的作者归属

    提出 DITTO 框架,蒸馏提取水印信号并注入外部模型以伪造归属

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Llama3.1-8B、Llama3.2-3B、GPT-OSS 20B 等 4 个

    摘要论文针对大模型水印归属假设的脆弱性,提出黑盒仿冒攻击 DITTO,实现跨架构和采样方案的高检测率与低困惑度仿冒。

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  3. 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
    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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  4. 攻击arXiv 2607.03968

    研究揭示 IDE 编程 Agent 的工作流级越狱:GitHub Copilot 四后端 816/816 生成有害内容

    提出工作流级越狱,在 IDE 编程 Agent 多轮流程中诱导生成有害代码

    发表
    攻击者
    黑盒

    摘要论文揭示了 IDE 编程智能体在多轮开发工作流中会绕过单轮拒答并自行写出有害代码,呼吁防御转向工作流与代码产物级审查。

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  5. 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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  6. 评测与基准arXiv 2610.10276

    PatchBench 提出激活补丁局部评测协议,揭示越狱修复的附带损伤

    提出 PatchBench-Local 协议,评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、gemma-3-4b-it 等 8 个

    摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议,揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。

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  7. 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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  8. 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

    发表
    被测模型
    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。

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  9. 防御arXiv 2602.24210

    研究者提出 Staged Decoding 与 SFT 数据集,减少大推理模型推理轨迹中的隐私泄露

    提出 Staged Decoding 与指令跟随训练,减少推理轨迹隐私泄露

    发表
    摘要用一般指令跟随训练加分段解码,可降低轨迹隐私泄露,但数学效用下降。

    本文把大推理模型的隐私问题做成轨迹可控性:隐私指令是指令,轨迹不跟随就会把敏感上下文写进可被提示注入导出的文本。

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  10. 攻击arXiv 2601.22169

    In Vino Veritas and Vulnerabilities:用醉酒语言诱导检验 LLM 安全

    用醉酒语言诱导改编对话模型并评测越狱与隐私泄露

    发表
    摘要醉酒语言诱导在五个 LLM 上抬高越狱与部分隐私错误,作者将其视为攻击向量。

    作者把醉酒语言当作攻击向量,检验把 LLM 适配成醉酒发短信的模式后,越狱和情境隐私是否变差。动机是人类醉酒时的失范与泄密,以及 LLM 模拟人设的能力。

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  11. 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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  12. 攻击arXiv 2610.05793

    研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型

    提出拓扑条件后门,使模型在推断多智能体部署时向代码插入隐蔽漏洞

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

    摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。

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  13. AgentHazard:评估计算机使用智能体有害行为的基准

    提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为

    发表
    摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全,作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。

    AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准,重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。

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