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10月10日 · 周六

全部论文

找到 26 篇

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  1. 防御arXiv 2610.11634

    LTBD:用可学习信任边界分隔符防御提示注入

    提出 LTBD,用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据

    发表
    被测模型
    Llama3-8B-Instruct、Llama3.1-8B-Instruct、Falcon3-7B-Instruct 等 4 个
    摘要LTBD 只训练四个分隔符嵌入。

    LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御:只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。

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  2. 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,发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据

    发表
    被测模型
    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。

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  3. 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

    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。

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  4. 防御arXiv 2610.05163

    研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准

    提出 PAA 方法,在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入

    发表
    被测模型
    Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)
    摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA,在保持低误阻的同时实现高拦截率。

    本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

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  5. 评测与基准arXiv 2609.28915

    研究提出 ACE 语料库,评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性

    构建 ACE 语料,评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性

    发表
    被测模型
    AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 10 个
    摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明,syscall 痕迹可判别智能体攻击,两层组合通常更好。

    ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

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  6. 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

    发表
    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。

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  7. 攻击arXiv 2609.19722

    ALIBI:向二进制注入虚假安全叙事可让 LLM 恶意软件分析器误判

    提出 ALIBI,向恶意二进制注入不执行掩护叙事使分析器误判为良性

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Gemini 2.5 Pro、GPT-5.5 Pro、Claude Opus 4.7
    摘要ALIBI 用二进制内的掩护叙事重释可疑静态证据,Gemini 上翻转多,另两模型主要为降级。

    ALIBI 是针对 LLM 恶意软件分诊的语义掩护叙事攻击:不覆盖系统指令,而把仍可见的可疑静态证据重释成良性安全产品的预期行为。

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  8. 攻击arXiv 2609.17817

    论文:用投毒基准污染自改进编码 Agent,令其后续版本写出漏洞代码

    提出基准投毒攻击,使自修改编码 Agent 跨代写出含漏洞代码

    发表
    被测模型
    Claude Sonnet 4.5、Qwen3.5-397B、gpt-oss-120b 等 5 个

    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。

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  9. 攻击arXiv 2609.13889

    PMPA:针对 OpenClaw 与 Claude Code 的持久记忆投毒攻击

    提出 PMPA,经外部源向 Agent 持久记忆投毒并跨会话泄露隐私

    发表
    被测模型
    DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3-Max

    摘要论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA,报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。

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  10. 防御arXiv 2609.13601

    Mind the Gap:检测 DAO 治理中的描述-执行不匹配攻击

    提出 DEMI 检测框架,在执行前识别 DAO 提案描述与执行载荷的不匹配

    发表
    摘要用公开链上数据仿真治理全流程,再以逐动作证据映射在执行前发现描述与执行不一致。

    Mind the Gap 把 DAO 提案的描述–执行不一致(DEMI)做成可在投票窗口内运行的检测问题。。

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  11. 攻击arXiv 2609.12448

    GraphProfiler 用个人知识图谱推断敏感属性并溯源到具体帖子

    提出 GraphProfiler,用个人知识图谱从帖子历史推断敏感属性并溯源

    发表
    摘要GraphProfiler 用源链接个人知识图谱做属性推断,准确率接近文本基线,并把证据定位到少量源帖。

    GraphProfiler 是一个可审计的 LLM 敏感属性画像器:用源链接个人知识图谱,把推断落到具体帖子。

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  12. 防御arXiv 2609.08394

    Windows 恶意软件检测器作为复合 AI 系统:准确率、效率与对抗鲁棒性的权衡

    提出 OBELISK 三级流水线,权衡恶意软件检测的准确率、开销与鲁棒性

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    被测模型
    GBDT-ALL、GBDT-YARA、NEBULA-ALL 等 4 个
    摘要三级过滤以不大的检测损失换速度,同一机制扩大攻击面,部署应按约束选配置。

    OBELISK 把 Windows PE 恶意软件检测做成 YARA、EMBER-GBDT 与 Nebula 的顺序流水线,用来同时看检出、计算开销和对抗鲁棒性。

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  13. 攻击arXiv 2609.07051

    TrojanWorld:通过想象引导对世界模型智能体植入后门

    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

    发表
    被测模型
    TD-MPC2、DreamerV3、R2-Dreamer

    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。

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  14. 评测与基准arXiv 2608.28411

    LongPIBench:面向长上下文提示注入的评测基准

    提出 LongPIBench,评测长文档场景下的提示注入攻击与防御

    发表
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Apertus-8B-Instruct 等 11 个

    摘要论文构建长文本提示注入基准 LongPIBench,揭示启发式与优化攻击在长文档中的高有效性及现有防御的大幅失效。

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  15. 攻击arXiv 2608.06862

    SynChain:诱导计算机使用 Agent 自建攻击链并跨任务持久化

    提出 SYNCHAIN,诱导计算机使用 Agent 自建跨任务持久攻击链

    发表
    被测模型
    Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B

    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。

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  16. 防御arXiv 2608.06422

    CMU 研究:分片判断可避免 LLM 监督失效并抵御对抗利用

    提出分片监督,将评判标准分配给独立调用以抵御展示攻击

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等 4 个
    摘要论文揭示决策负载是大模型监督的独立瓶颈,提出分片与辩论机制有效分离注意力与平衡证据,在多项高难度基准上实现稳健评判。

    本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。

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