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
提出热启动 Bandit 的部署前有界离线注入攻击
提出 PERSISTBD,发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据
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。
提出拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞
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。
提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑:双智能体、三级顺序协作,以及双专家加汇总。
提出检索器后门攻击操纵智能体搜索,并用 DOU 逃避检测
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
提出 UBA-ORL,以 BD/CM 样本在遗忘后激活离线 RL 后门
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。
提出基准投毒攻击,使自修改编码 Agent 跨代写出含漏洞代码
摘要论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞,警示系统设计需纳入安全约束。
提出量化条件后门 AGENTQ,使智能体仅在量化后触发恶意工具调用
摘要论文研究了智能体量化条件后门风险,提出 AGENTQ 在保持效用的同时实现全精度隐蔽与量化后生效。
提出 TrojanWorld,用物理触发器对世界模型智能体植入想象引导后门
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。
提出 SYNCHAIN,诱导计算机使用 Agent 自建跨任务持久攻击链
摘要论文揭示了 CUA 自合成工件带来的内部供应链威胁,验证了潜伏载荷的跨任务传播能力与防御局限。