跳到正文
10月9日 · 周五

后门与投毒 · 论文

找到 54 篇

另有 22 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2608.25776

    EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播

    提出 EVOMAL 攻击,诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能

    发表
    测试
    Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-Coder-Next 等 7 个

    摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞,提出 EVOMAL 攻击与防御,阐明了供应链新风险。

    深度解读完整解读
  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。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2610.08540

    论文提出按风险类别测量的对齐缩放定律框架

    提出分风险对齐标度律框架,测量各类风险的对齐负担如何随规模变化

    发表
    测试
    Pythia (14m–2.8b)、Qwen2.5 (0.5B–72B)、Qwen2.5-Instruct (0.5B–14B) 等 4 个
    摘要论文提出了分风险对齐标度律框架,测得真实性与倾向纠错呈标度有益,但盲后门仍存活,揭示隐藏风险的长期挑战。

    本文提出了一个将大语言模型对齐难度形式化为可测量标度关系的理论框架与预注册评测协议。

    深度解读完整解读
  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。

    深度解读完整解读
  5. 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
    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
  6. 防御arXiv 2610.05826

    研究者提出临时可见性协议,限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露

    提出临时可见性协议,限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露

    发表
    测试
    all-MiniLM-L6-v2
    摘要用截止期限制未核验可见时长。

    这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议,把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。

    深度解读完整解读
  7. 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
    测试
    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。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2610.06049

    研究者提出仅修改 SAE 解码器的后门攻击,可在不改动语言模型的情况下植入行为

    提出只改 SAE 解码器的后门,在冻结语言模型上植入代码插入

    发表
    测试
    Gemma 3 4B Instruct、Qwen3 1.7B、Llama 3.1 8B Instruct
    摘要只改解码器的 SAE 可带上代码插入后门,且若干常规质量指标变化不大。

    只改 SAE 解码器、冻结编码器与语言模型,即可把代码插入行为放进推理时的辅助组件。作者把这视为 SAE 供应链问题:checkpoint 一旦替换某一层激活,就参与后续计算,而不只是解释工具。

    深度解读完整解读
  9. 分析与理论arXiv 2610.02886

    研究揭示无触发投毒审计缺口:事实答对不等于决策正确

    揭示无触发虚假训练下事实回答与下游决策的审计差距

    发表
    测试
    Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B 等 9 个
    摘要作者发现无触发词虚假训练下事实回答与下游决策存在脱节,直接审计与事实纠错均无法保证决策正确。

    论文是一项针对语言模型在无触发词虚假信息训练下行为表现的实证分析研究。

    深度解读完整解读
  10. 攻击arXiv 2610.03124

    研究提出 Untag 攻击框架,使开源大模型触发标签滥用检测机制失效

    提出 UNTAG,绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测

    发表
    攻击者
    黑盒、白盒
    测试
    Llama2 (7B)、Llama3 (8B)、Qwen2.5 (7B)
    摘要作者用 UNTAG 评估 trigger-tag,认为其不能充当开放权重滥用检测的主要边界。

    UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估:信号可以在解码期注入,也可以写进权重,但攻击者若能改输出或改已发布权重,检测可以失效。

    深度解读完整解读
  11. 攻击arXiv 2609.39352

    研究者提出解耦铺垫与执行的 LLM Agent 技能投毒攻击

    提出 CoordPoison,将技能投毒的借口与完整动作拆到上下游 Skill

    发表
    测试
    DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.3-Flash、Claude-Sonnet-4.6 等 5 个
    摘要CoordPoison 外置借口。

    CoordPoison 是一种 Skill 供应链投毒方法,把“为何执行”和“执行什么”拆到两个 Skill。。

    深度解读完整解读
  12. 风险行为arXiv 2608.26958

    扩大模型生成蒸馏数据会让教师隐性特质更易被学生继承

    检验扩大离任务蒸馏数据后教师隐性特质是否更易被学生继承

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-32B-Instruct 等 7 个
    摘要离任务蒸馏数据变多时,学生更易读出教师潜在特质,作者建议按部署规模做特质感知评测。

    作者考察的是:模型生成的蒸馏数据变多之后,教师潜在特质会不会在学生里更可恢复。

    深度解读完整解读
  13. 防御arXiv 2609.01091

    上海交大等提出 trait-direction drift 机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏中的潜隐特质迁移

    提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏潜隐特质迁移

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-12B-IT 等 4 个

    摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积,并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。

    深度解读完整解读
  14. 评测与基准arXiv 2609.31342

    研究揭示过期文档投毒:RAG 检索可让模型放弃原本正确的答案

    评测 RAG 中过期文档推翻模型原本正确回答的现象

    发表
    测试
    GPT-4o、GPT-4.1、Claude-Opus-4.5 等 13 个
    摘要论文评测了陈旧检索推翻正确知识的中毒现象,并分析了其内部机制与防御局限。

    这篇论文是对检索增强生成(RAG)中“陈旧文档中毒”现象的实证与机理评估研究。

    深度解读完整解读
  15. 防御arXiv 2609.37624

    修正而非删除:用纠正性监督缓解涌现性失准

    用纠正性监督改写固定有害微调样本,缓解涌现性失准

    发表
    测试
    Qwen2.5-14B-Instruct、Gemma-4-12B-it
    摘要在固定毒行上,把坏回答改成正确答案比删掉更能降低 EM,正确内容比多出来的安全指令更关键。

    Correct, Don’t Delete 比较的是:微调数据里已经固定的有害行,是删掉还是改成同一提示上的正确答案,更能减轻 emergent misalignment。

    深度解读完整解读
  16. 防御arXiv 2609.36862

    VaccineBooster:面向有害微调对齐的混合扰动防御

    提出 VaccineBooster,在对齐阶段混合嵌入扰动与梯度衰减抵御有害微调

    发表
    测试
    Llama-2-7B
    摘要VaccineBooster 把两种对齐阶段扰动合在一步里,内容更安全但拒答保留更少。

    VaccineBooster 是一种对齐阶段防御:在提供方还看得到训练过程、还没接触用户微调数据时,把嵌入扰动和权重级梯度衰减合成同一次更新,用来应对之后不受信任的微调。有害微调可以只混入少量有害指令-回答对,就削弱拒答并提高有害输出的可能,任务效用却仍然好看。过滤会漏掉隐蔽样本,事后修复又往往不知道该修哪里。

    深度解读完整解读
  17. 攻击arXiv 2609.02774

    CodePoisonRAG:针对检索增强代码生成的知识投毒攻击

    提出 CodePoisonRAG,对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞

    发表
    测试
    Qwen 3.5 9B、Code Llama 13B、DeepSeek-Coder-V2 16B 等 4 个

    摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面,在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。

    深度解读完整解读