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10月10日 · 周六

全部论文

找到 22 篇
筛选4

攻击类型

提示注入8投毒与后门6提取与窃取9

攻击技术

潜伏触发3

影响

有害内容18越权操作44数据与隐私泄露22输出被操纵33可用性与可靠性4监督失效8

系统形态

模型与 API12AI Agent9coding agent4

攻击者权限

黑盒3白盒5

攻击面/入口

用户输入50网页与界面4文档与消息8工具返回7工具与技能描述9代码仓库与依赖3记忆写入8Agent 间消息5图像与音视频9训练数据7权重与梯度12分发渠道8推理服务与硬件3

层

模型层3应用层10训练与数据层8

系统组件

记忆3推理链3微调与开源权重5多模态3
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 196 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：数据与隐私泄露攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：权重与梯度清除全部

另有 196 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  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

    arXiv
    2610.07510
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    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。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2610.05601

    Tracer 框架可从遗忘后的扩散模型中识别被擦除概念

    提出 TRACER，从权重差识别扩散模型被擦除概念

    arXiv
    2610.05601
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion 3、FLUX.1 等 5 个
    摘要TRACER 用权重足迹识别未披露擦除概念并估计个数，作者称数秒内完成且准确率高于对照。

    TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别：提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆，只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表，但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。

    深度解读完整解读
  4. 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
  5. 攻击arXiv 2610.04128

    研究显示拆分学习中的梯度可提升客户端文本重建率

    衡量分裂学习中梯度相对激活对客户文本重建的额外贡献

    arXiv
    2610.04128
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    GPT-2 (openai-community/gpt2, 124M)、Qwen3-0.6B
    摘要激活已恢复大部分 token。

    这篇工作测量 split learning 分裂点上的文本泄漏：激活单独能恢复多少，训练回传的梯度再增加多少，以及按 token 还是按整篇计分会不会改写结论。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2610.01365

    ReGap：无需真实隐私数据即可通过微调重新提取模型隐私关联

    提出 ReGap，用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联

    arXiv
    2610.01365
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    白盒、灰盒
    被测模型
    GPT-2 Small、GPT-2 Medium、GPT-2 Large 等 6 个

    摘要提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap，实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联，突显后适应隐私风险。

    深度解读完整解读
  9. 攻击arXiv 2609.27542

    研究者用控制 token 注入删除 gpt-oss-20b 推理链并绕过思维链监控

    提出控制标记注入，清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控

    arXiv
    2609.27542
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    openai/gpt-oss-20b、google/gemma-4-26B-A4B-it、deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 等 4 个

    摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过，且工具执行受解析器宽容度影响。

    深度解读完整解读
  11. 防御arXiv 2609.20532

    面向旧款 GPU 的可验证差分隐私训练框架：用 CPU 侧 TEE 校验 GPU 梯度

    AI 导读论文提出一种在旧款 GPU 上实现可验证差分隐私（DP）训练的框架，用 CPU 侧 TEE 配合不受信任的 GPU 完成校验。

    arXiv
    2609.20532
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    5-layer MLP、WideResNet、GPT-2-medium 等 4 个
    摘要CPU TEE 概率抽查不可信 GPU 上的 DP-SGD，以小开销约束频繁偏离。

    TEE-Certified DP 用已部署的 CPU TEE 监视不可信旧 GPU 上的 DP-SGD，使监管方能在不看训练数据的情况下检查声明的隐私机制是否被执行。

    深度解读完整解读
  13. 防御arXiv 2609.15671

    QPriv-VL：面向视觉语言模型的问题引导 token 裁剪隐私防御

    提出 QPriv-VL，用问题引导剪枝降低分布式视觉问答的隐私泄露

    arXiv
    2609.15671
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    LLaVA-1.5-7B、Llama-2
    摘要QPriv-VL 在切层前按问题相关度与 DINOv2 敏感度剪视觉 token，作者称能在约四成 token 下兼顾准确率与四类攻击。

    QPriv-VL 把问题引导的视觉 token 剪枝做成分布式 VQA 的客户端隐私防御，而不是只做集中式推理加速。

    深度解读完整解读
  14. 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

    arXiv
    2609.13889
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    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。

    深度解读完整解读
  15. 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

    arXiv
    2609.12448
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    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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  16. 攻击arXiv 2609.10117

    研究揭示基于混淆的端侧 LLM 保护方案的安全边界

    提出 Collapse，从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型

    arXiv
    2609.10117
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    BERT-Base、ViT-Base、Qwen2.5-0.5B 等 4 个
    摘要Oprior 是四原语复合的安全边界，Collapse 利用列方向泄漏抽取替代模型，Oext 只被同一攻击评测。

    这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆，给出该族的典范边界，再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。

    深度解读完整解读
  17. 攻击arXiv 2609.04382

    研究揭示 split-LLM 训练中返回梯度泄露真实行，前向隐私门仍通过

    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

    arXiv
    2609.04382
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Qwen3-0.6B、35B-A3B
    摘要论文揭示拆分训练中反向梯度零支撑完全暴露诱饵行，联合视图突破门控，裁剪加噪可有效缓解。

    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。

    深度解读完整解读
  18. 攻击arXiv 2608.09867

    研究者利用加密推理块跨模型兼容性窃取专有 LLM 推理链

    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

    arXiv
    2608.09867
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5 等 13 个

    摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞，提出了低成本提取方法并给出防御方案。

    深度解读完整解读
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