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10月10日 · 周六

全部论文

找到 25 篇
筛选3

攻击类型

越狱9投毒与后门13检测规避3

攻击技术

梯度与表征优化17自动化搜索20多轮渐进6编码与混淆11角色扮演与说服9对话结构操控4推理链操控6跨模态载荷10针对防御18潜伏触发14

影响

有害内容13输出被操纵9

系统形态

模型与 API25LLM 应用3AI Agent32coding agent10

攻击者权限

黑盒7

攻击面/入口

用户输入15图像与音视频7训练数据10权重与梯度6分发渠道5

层

提示层11训练与数据层11

系统组件

护栏与评审7微调与开源权重10视觉4图像生成4多模态10
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 374 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击技术：编码与混淆攻击技术：潜伏触发系统形态：模型与 API清除全部

另有 374 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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
    层
    训练与数据层
    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。

    深度解读完整解读
  2. 评测与基准arXiv 2610.09033

    研究发布 ASRD 数据集，评测五款开源模型在非规范输入下的安全表现

    arXiv
    2610.09033
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Gemma 2 9B、Gemma 3 4B、Llama 3.1 8B 等 6 个
    摘要五模型、七族表面形式的四态评测里，低有害遵从不等于读懂后的安全处理。

    ASRD 用四态标签检查五个开源模型如何处理非规范表面上的有害请求。

    深度解读完整解读
  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

    arXiv
    2610.09027
    发表
    层
    基础设施层
    场景
    模型与 API
    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。

    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

    arXiv
    2610.07723
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    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。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2610.07654

    研究揭示策略蒸馏的安全后门风险

    测量带后门教师经 OPD 向干净学生迁移潜伏后门

    arXiv
    2610.07654
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Qwen2.5-1.5B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
    摘要作者称 OPD 可在压低无触发词有害率时迁入后门。

    带后门的外部教师经 OPD，可在压低无触发词有害率的同时，把触发条件下的有害行为传给初始干净学生。。

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  6. 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

    arXiv
    2610.06049
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    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
  7. 攻击arXiv 2610.05453

    研究者提出 Privacy-Leaking Watermarks，可在本地多模态模型中泄露对话隐私

    提出 PLW，用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像

    arXiv
    2610.05453
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    OmniGen2、BAGEL-7B

    摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印，检出随触发、模型和间隔变化。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2610.02302

    研究者提出意图隐藏越狱的信息论框架，分析组合式攻击

    提出组合式意图隐藏越狱，按先验后验匹配选择辅助任务

    arXiv
    2610.02302
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3-8B 等 7 个
    摘要用信息论选含目标的任务组合，再看查询能否既隐藏意图又让目标被执行。

    这篇工作把组合式意图隐藏写成任务选择：有害目标必须留在 bundle 里，同时让估计的有害意图概率贴近全集先验，或降到阈值以下。

    深度解读完整解读
  11. 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

    arXiv
    2609.38253
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
  12. 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
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 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。

    深度解读完整解读
  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

    arXiv
    2609.33569
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
  14. 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
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    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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  16. 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

    arXiv
    2609.09553
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    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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  17. 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

    arXiv
    2609.07216
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    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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  19. 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
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
  20. 评测与基准arXiv 2609.05843

    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

    arXiv
    2609.05843
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
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