研究:LLM 路由决策日志可推断用户医疗、自伤等敏感话题
提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击
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提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
完整解读提出 PERSISTBD,在发布前强化后门使其经良性后训练仍然存活
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。
评估多租户智能体共享向量记忆的跨用户泄露与主动桥接
完整解读提出 TRANSCOPE,用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性
提出跨通道分段攻击,借 MCP 多通道隐式信任外发敏感数据
提出 ReGap,用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
提出 SigLeak,从执行轨迹比对中推断专有智能体技能
揭示拆分训练返回梯度以零支撑暴露诱饵行并泄露训练内容
这是一项关于双节点大语言模型拆分训练系统的系统安全案例研究,揭示了评估工具遗漏反向信道所导致的静默隐私失效。
利用加密思维块的跨模型重放,诱导弱模型逐字转写专有推理链
提出自博弈红队智能体 GPT-Red,自动挖掘提示注入与越狱攻击
完整解读提出 AHA 自动科研循环,发现生产级智能体的可复用漏洞概念
AHA 是一项针对生产级 LLM 智能体自动化红队测试的研究,旨在解决传统方法仅保留具体攻击载荷而缺乏成因解释、导致跨版本复用困难且无法指导修复的问题。
提出 OpenART 竞技场,用 EMHA 演化持久环境以评测智能体安全
完整解读提出控制标记注入,清空工具智能体推理链以绕过思维链监控
提出 LLMLeak,把机密编进报错 URL,借聊天机器人网页抓取外传
LLMLeak 研究一种隐蔽外传:本地恶意软件已拿到机密,却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者,于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL,让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。
提出 A2A-TIBA 间接提示注入,诱导智能体部署常驻回调并外传数据
A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A:gray-box 攻击者已能投递任务,诱导目标部署常驻回调程序后,下令和外传不再经过智能体。
提出 FLOWSEAL,在工具边界以信息流控制阻断智能体隐私泄露
提出 CODETTA 隐写框架,使多智能体在审计下隐蔽传载荷
提出 PMPA,诱导智能体把外部恶意指令写入持久记忆并跨会话泄露隐私