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
- arXiv
- 2606.21077
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 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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另有 669 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 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
- 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。
- 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
- arXiv
- 2610.09027
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 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
- arXiv
- 2610.07723
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 攻击arXiv 2609.15989
研究者提出 plan injection 攻击，可绕过思维链监控
提出 plan injection 攻击，植入良性伪装计划以绕过思维链监视器
- arXiv
- 2609.15989
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-8B、DeepSeek-R1-0528 等 6 个
摘要论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理，使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。
- 攻击arXiv 2609.08236
研究：内容不变的风格包装可翻转 LLM 安全评判器的判定
提出内容不变样式包装，翻转安全评审器的判定
- arXiv
- 2609.08236
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Keyword (rulebased)、GPT-4o-mini (gpt4o)、GPT-4o-mini (strongreject) 等 12 个
摘要论文揭示特定安全评审器易受保持内容不变的外层包装诱导改变判定，并指出安全评估应将判定稳定性作为重要考量指标。
这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。
- 攻击arXiv 2609.08213
DRIFT：通过偏转生成轨迹去除扩散模型水印的黑盒攻击
提出黑盒攻击 DRIFT，偏转生成轨迹以去除扩散水印
- arXiv
- 2609.08213
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Stable Diffusion v2.1
- 攻击arXiv 2609.10117
研究揭示基于混淆的端侧 LLM 保护方案的安全边界
提出 Collapse，从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型
- arXiv
- 2609.10117
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- BERT-Base、ViT-Base、Qwen2.5-0.5B 等 4 个
摘要Oprior 是四原语复合的安全边界，Collapse 利用列方向泄漏抽取替代模型，Oext 只被同一攻击评测。
这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆，给出该族的典范边界，再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。
- 攻击arXiv 2609.27124
Fed-ADR：用恶意编排服务器协同客户端梯度操纵攻击联邦学习
提出 Fed-ADR，用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
- arXiv
- 2609.27124
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- CNN（MNIST：2 Conv + 3 FC）、CNN（Fashion-MNIST：6 Conv + 1 FC）、ResNet18（CIFAR-10）
摘要Fed-ADR 用 gray-box 编排攻击绕过多种聚合防御，再用 Hessian 一致性检测和窗口内恢复把准确率拉回。
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架：编排服务器改写合谋客户端的梯度，使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性，同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
- 攻击arXiv 2609.39047
BadAction：通过动作引导触发器对交互式视频生成模型实施后门攻击
提出 BadAction，通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
- arXiv
- 2609.39047
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Astra (Wan2.1-T2V-1.3B)
- 攻击arXiv 2609.04260
GhostWord：针对自动语音识别的细粒度后门攻击
提出 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒
- arXiv
- 2609.04260
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Whisper-Small、Whisper-Medium、MMS 等 4 个
- 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
- arXiv
- 2609.07048
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 攻击arXiv 2609.07147
FDBA：联邦学习中的细粒度分布式后门攻击
提出联邦学习细粒度分布式后门框架 FDBA，用动态触发与对比嵌入降低投毒比例
- arXiv
- 2609.07147
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- ResNet-18
- 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
- arXiv
- 2609.27422
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 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
- arXiv
- 2609.33569
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 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
- arXiv
- 2609.33985
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
已经到底了