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10月10日 · 周六

全部论文

找到 10 篇
筛选3

攻击类型

提示注入3提取与窃取6

防御类型

模型加固3

影响

有害内容18越权操作30数据与隐私泄露10输出被操纵39可用性与可靠性9

系统形态

模型与 API7AI Agent3

攻击面/入口

用户输入50网页与界面3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

应用层3训练与数据层5

系统组件

微调与开源权重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 201 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：网页与界面攻击面/入口：训练数据清除全部

另有 201 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 防御arXiv 2610.06636

    差分隐私混合公共数据集提升隐私学习效果

    提出 DP-MixMin，私有学习公开数据混合并做差分隐私微调

    arXiv
    2610.06636
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    ResNet-18、GPT-2 Medium
    摘要DP-MixMin 私下学公开混合再 DP 微调，胸片 macro AUC 与邮件困惑度优于均匀混合。

    DP-MixMin 是一条端到端的差分隐私训练流程：先私下决定多个公开数据集的预训练混合，再预训练并在敏感数据上 DP 微调。作者称这是首个这样的流程。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2610.04426

    UnAct：无需梯度的定向激活干预实现类别遗忘

    提出 UnAct，仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别

    arXiv
    2610.04426
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    ResNet-18、ViT-B/16
    摘要UnAct 用前向激活做类别遗忘。

    UnAct 是一种事后类别遗忘：删除请求可以只有少量该类图像，且没有标签和保留数据。它不用梯度，只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。

    深度解读完整解读
  4. 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
  5. 防御arXiv 2609.37858

    存储不等于策略：面向 LLM 遗忘的状态条件支持控制

    提出 Intervention Score 与 DIR-R，按干预效果选择并修订遗忘参数支持

    arXiv
    2609.37858
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Llama 3 8B、Gemma 2 2B、Qwen2.5-7B 等 4 个
    摘要作者把局部化遗忘拆成初始干预选择和检查点修订，并在三个设置里分别给证据和边界。

    Storage Is Not Strategy 研究局部化 LLM 遗忘里两个常被混在一起的决定：一开始该更新哪些参数，以及优化改变模型之后这个选择要不要改。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2609.33985

    研究：众包微调数据投毒可放大专有指令抽取

    提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取

    arXiv
    2609.33985
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个

    摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。

    深度解读完整解读
  9. 攻击arXiv 2608.04741

    LoginTrap：针对 LLM Web Agent 的任务无关钓鱼式间接提示注入攻击

    提出 LoginTrap，以网页弹窗诱导 Web Agent 提交敏感信息

    arXiv
    2608.04741
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent
    被测模型
    GPT-4o、Gemini 3 Flash、Claude Sonnet 4 等 7 个

    摘要揭示网络智能体在黑盒网页下的登录诱导风险，利用模糊测试生成话术并跨骨干和架构验证了隐私泄露威胁。

    深度解读完整解读
  10. 防御arXiv 2607.13336

    TC-UAP：针对图像转视频与微调定制的通用视频保护方法

    提出 TC-UAP，用身份级多帧扰动保护视频免被定制复现身份

    arXiv
    2607.13336
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    LTX-2.3、Wan2.2-5B
    摘要TC-UAP 以可复用的时间一致扰动干扰两类定制共用的 VAE 隐空间。

    作者要解决的是：发布前如何给视频加不可见扰动，使片段既不能被拿去微调视频扩散模型，也不能被抽帧做 image-to-video。

    深度解读完整解读
已经到底了