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
- 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，使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞
- arXiv
- 2610.05793
- 发表
- 被测模型
- 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。
- 攻击arXiv 2609.22711
UBA-ORL：针对离线强化学习的遗忘激活后门攻击
提出 UBA-ORL，以 BD/CM 样本在遗忘后激活离线 RL 后门
- arXiv
- 2609.22711
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- TD3+BC、BCQ、IQL
摘要UBA-ORL 用竞争的 BD/CM 样本，使离线 RL 后门在删除伪装轨迹后激活。
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。
- 攻击arXiv 2606.09499
研究者提出针对世界模型的机器人学习管线投毒攻击
提出 VPH 与 VTH，只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略
- arXiv
- 2606.09499
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- Cosmos-Predict 2.5、Cosmos-Predict 2.5 AC、Dino WM 等 4 个
摘要只改视频帧经世界模型投毒。
只改看似安全的视频帧，经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后，数据集检查看到的仍是安全演示，合成轨迹却可以变危险。
已经到底了