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10月9日 · 周五

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找到 20 篇

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  1. 攻击arXiv 2606.21077

    OTTER:仅替换五个 token 即可绕过 GPT 系列毒性审核

    提出 OTTER 词元替换越狱,绕过表面毒性审核诱导有害回答

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    gpt-4-turbo、gpt-4o、gpt-4o-mini 等 4 个

    摘要论文展示了表面毒性与恶意意图的解耦现象,通过标准 API 实现黑盒越狱测试,并提出闭环分类器加固建议。

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  2. 攻击arXiv 2610.09819

    FAB 攻击:给 HuBERT/WavLM 植入后门,背景警笛声即可让下游语音任务失灵

    提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门

    发表
    测试
    HuBERT-base、WavLM-base

    摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。

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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
    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。

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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
    测试
    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. 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

    发表
    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。

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  6. 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

    发表
    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。。

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  7. 攻击arXiv 2609.09553

    研究:任意密文攻击前沿大模型无需微调即可越狱

    提出任意字母置换密码越狱,无需微调即可诱导有害输出

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3 Flash (preview) 等 7 个

    摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码,进而绕过分类器与对齐,作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。

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  8. 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
    测试
    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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  9. 攻击arXiv 2609.07048

    FreqDoor:面向视觉语言模型的频域后门攻击

    提出 FreqDoor,在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门

    发表
    测试
    BLIP-2 (opt-2.7b)、InstructBLIP (flan-t5-xl)、LLaVA (interleave-qwen)
    摘要FreqDoor 用频域振幅混合给三款 VLM 植入仅视觉的训练时后门。

    FreqDoor 是针对生成式 VLM 的仅视觉、训练时后门:在频域混合触发源振幅、保留干净图像相位,使触发在空间上分散。

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  10. 攻击arXiv 2609.07051

    TrojanWorld:通过想象引导对世界模型智能体植入后门

    提出 TrojanWorld,通过想象引导给世界模型智能体植入供应链后门

    发表
    测试
    TD-MPC2、DreamerV3、R2-Dreamer

    摘要TrojanWorld 揭示了世界模型智能体的供应链后门风险,通过在世界模型中操纵想象可实现对闭环动作的持续控制。

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  11. 攻击arXiv 2609.22711

    UBA-ORL:针对离线强化学习的遗忘激活后门攻击

    提出 UBA-ORL,借助 BD 与 CM 样本让离线强化学习后门在轨迹删除后激活

    发表
    测试
    TD3+BC、BCQ、IQL
    摘要UBA-ORL 用竞争的 BD/CM 样本,使离线 RL 后门在删除伪装轨迹后激活。

    UBA-ORL 研究离线强化学习中由合规轨迹删除激活的后门:合法贡献者同时上传共享触发的后门轨迹和伪装轨迹,训练后触发响应被压低,删除伪装批次后再升高。受害系统是使用静态数据集和轨迹级遗忘接口的离线 RL 服务。对手不能看到训练算法、参数、梯度或具体遗忘算法,但能提交可区分批次,并在部署时向观测注入预定触发。

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  12. 攻击arXiv 2609.27422

    RAMP:逆转对抗扰动以增强针对恶意软件检测器的干净标签后门攻击

    提出 RAMP,逆转对抗扰动加强恶意软件检测器的干净标签后门

    发表
    测试
    MalConv、MalConvGCG
    摘要RAMP 用反转扰动做 clean-label 投毒。

    RAMP 是 score-based black-box 下的 clean-label 后门增强,对象是会微调的 Windows PE 原始字节恶意软件检测器。

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  13. 攻击arXiv 2609.33569

    信息黑洞:3D 点云重建中的后门机制研究

    提出 Information Blackhole 与 AGM,控制点云自编码器后门重建到指定形状

    发表
    测试
    FoldingNet、PointDiffusion
    摘要AGM 用自适应高斯匹配压制 PCAE 投毒潜码中的源几何,九组设置的 CD-ASD 均下降。

    这篇工作研究点云自编码器的训练时后门:干净输入仍自重建,带触发的输入应重建成攻击者指定形状。分类后门只需把预测推向离散标签。PCAE 把源几何与目标信息编进同一个连续潜空间,残留源几何会把重建拉回源形状。

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  14. 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
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 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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已经到底了