攻击arXiv 2610.12292
论文提出选项通道攻击：改一个选项标签即可让 Agent 护栏放行违规操作
提出选项通道攻击，重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
- arXiv
- 2610.12292
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LAYA-TD、LAYA-EN、LAYA-ML 等 5 个
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者，其易受非策略文本与选项名称操控，且置信度过滤无法抵御攻击。
全部论文
另有 318 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 攻击arXiv 2610.11932
复旦团队测量 AI 搜索引用脆弱性：普通发帖可进入引用与答案文本
测量 AI 搜索引用脆弱性，证明普通公开发帖可进入引用与回答
- arXiv
- 2610.11932
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Grok、Doubao、ChatGPT 等 10 个
摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞，测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用，呼吁审计引用供应链。
- 攻击arXiv 2610.10742
BRANCH 方法绕过 6 套多扫描器护栏系统
提出 BRANCH 方法，用分支搜索绕过多扫描器护栏
- arXiv
- 2610.10742
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Meta Llama Guard 3 8B、Meta Llama Guard 7B、Meta Llama Guard 3 1B 等 18 个
- 分析与理论arXiv 2610.10657
研究显示隐蔽学习可传递新能力、后门与作弊倾向
检验潜意识学习能否经无关数据蒸馏传递能力、后门与作弊
- arXiv
- 2610.10657
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3.6-35B-A3B、Qwen3.5-9B、Qwen3.6-27B 等 4 个
- 风险奖励作弊
摘要作者报告潜意识学习可传递新技能、后门与作弊倾向，且分布外泛化强于单层转向向量。
- 评测与基准arXiv 2610.10358
Open-MMUnlearning 发布：统一多模态大模型遗忘方法与评测框架
提出统一框架评测多模态大模型的遗忘方法
- arXiv
- 2610.10358
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B
- 防御arXiv 2610.10345
SLDR：通过选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
提出 SLDR，用选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
- arXiv
- 2610.10345
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Llama3.1-8B-Instruct、Llama3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 4 个
摘要作者称 SLDR 能压低有害输出并保持下游效用。
SLDR 是针对恶意微调的微调后防御：在已对齐模型上做有符号层探测，只在敏感分数最大与最小的两层训练 LoRA，再用 lmax 的最后 token 表示决定是否启用适配器。
- 分析与理论arXiv 2610.10203
研究者提出模型生物体多目标验证框架并给出训练建议
提出模型生物多目标验证与合并训练方法以减少能力损伤
- arXiv
- 2610.10203
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- gemma-2-2b-it、olmo-2-1b、llama-3.1-8b-it
摘要提出多目标验证框架与模型合并训练法，证明模型真实度直接影响可解释性评测。
本论文提出了一种针对 AI 安全评测用模型生物（Model Organisms）的多目标训练与验证体系。
- 评测与基准arXiv 2610.10150
论文指出 LLM 漏洞修复基准可靠性受评测设计影响
用对照实验隔离评测设计对漏洞补丁基准得分的影响
- arXiv
- 2610.10150
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.0、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.7
摘要作者认为评测流水线会改变补丁基准分数，PoC 通过率高于开发者测试通过率。
作者把 LLM 漏洞补丁基准的评测流水线当作会改变测量结果的对象，并明确说本文不是再做一个用于排名的基准。
- 攻击arXiv 2610.10000
超越奖励压制：有界奖励热启动 Bandit 的近最优离线攻击
提出热启动 Bandit 的部署前有界离线注入攻击
- arXiv
- 2610.10000
- 发表
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- UCB、Thompson Sampling、ϵ-greedy
- 攻击投毒与后门
- 评测与基准arXiv 2610.09964
研究比较连续训练阶段对大语言模型说服力的影响
比较连续后训练阶段如何改变语言模型的说服力
- arXiv
- 2610.09964
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated、GPT-4
- 风险危险能力
摘要作者称说服性 SFT 提高失调模型的态度变化，IPO 无额外收益，GPT-4 不异于中性文本。
作者用同一人类协议，把 LLM 说服力拆成阴谋数据上的失调 SFT、说服数据上的 SFT，以及其后的 IPO。
- 评测与基准arXiv 2610.09944
AgentTime 基准测试智能体时长遵循能力，GPT-6 Astra 出现 14 次做完后休眠
提出 AgentTime 基准，评测智能体按时长工作与估时能力
- arXiv
- 2610.09944
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Fable 5.1、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra 等 7 个
摘要作者把完成任务和管理所用时间分开。
AgentTime 是对智能体时间自控的评测：预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。
- 防御arXiv 2610.09941
OrthoPurify 用一步正交投影净化被后门污染的视觉语言模型
提出 OrthoPurify，用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
- arXiv
- 2610.09941
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B、Qwen3-VL-8B、LLaVA-1.5-13B 等 5 个
摘要一次投影去掉劫持方向。
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
- 攻击arXiv 2610.09920
研究：多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Tomoro-ColQwen3-8B、ColQwen3.5-4.5B、Tomoro-colqwen3-embed-4b 等 13 个
- 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
- arXiv
- 2610.09819
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- 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。
- 评测与基准arXiv 2610.10619
TestJack 审计编码基准
提出 TESTJACK，动态审计编码基准通过判定是否满足任务要求
- arXiv
- 2610.10619
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.8 等 7 个
- 风险奖励作弊
- 防御arXiv 2610.09600
SafeEvo：从拒答回路视角解释大模型安全对齐机制与演化
用 SafeEvo 提取拒绝电路，并提出 SCA 仅微调该电路
- arXiv
- 2610.09600
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3-8B、Qwen-2.5-7B、Mistral-7B-v0.1 等 4 个
摘要SafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态，据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。
- 攻击arXiv 2610.10612
PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
- arXiv
- 2610.10612
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
- 防御arXiv 2610.09469
Secure-CUA：约束计算机使用智能体中不可信内容的影响
提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
- arXiv
- 2610.09469
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash、GPT-5.6-Sol
摘要Secure-CUA 用每步事务约束不可信影响，良性 TSR 接近 Vanilla-CUA。
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。
- 攻击arXiv 2610.09240
WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
- 防御arXiv 2610.09159
SpecGuard 用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
提出 SPECGUARD，用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
- arXiv
- 2610.09159
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5、Claude Fable 5 等 4 个
- 风险奖励作弊
摘要提出预执行冲突检测与证明框架，在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。