攻击arXiv 2610.09819
FAB 攻击：给 HuBERT/WavLM 植入后门，背景警笛声即可让下游语音任务失灵
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
- arXiv
- 2610.09819
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- HuBERT-base、WavLM-base
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
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- 攻击arXiv 2601.02670
SLIP：无需外部攻击模型的多轮自我越狱
提出无外部攻击模型的多轮自我越狱方法 SLIP
- arXiv
- 2601.02670
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-5.1、GPT-4o、Claude-Sonnet-4.5 等 11 个
摘要论文提出了无外部攻击模型的自我越狱方法 SLIP，指出对齐模型内在能力抑制的漏洞并设计了语义漂移防御。
- 攻击arXiv 2610.07723
研究者提出答案侧后门：让模型自生成触发词绕过安全拒答
提出回答端后门，让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
- arXiv
- 2610.07723
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-2-7B-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma-7B-it 等 4 个
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击，指出输入端防护存在盲区。
- 攻击arXiv 2610.05089
研究者披露 LiteLLM 网关跨租户干扰攻击 Cooldown Landmines
提出利用共享冷却的跨租户干扰攻击，并设计租户隔离机制
- arXiv
- 2610.05089
- 发表
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat、DeepSeek-MoE-16B-Chat
摘要揭示网关共享冷却漏洞，提出来源检查与租户隔离防御。
- 攻击arXiv 2607.23496
Concept2Scenario：用 SAE 概念归因发现可迁移的越狱场景
提出 Concept2Scenario，借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
- arXiv
- 2607.23496
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B 等 10 个
摘要该研究从表征空间因果归因揭示场景削弱拒绝的机制，发现可复用脆弱场景先验，提升多模型黑盒越狱效能与探索速度。
- 攻击arXiv 2608.27531
MAMJ：面向视觉语言模型的元自适应多模态越狱攻击
提出 MAMJ，在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
- arXiv
- 2608.27531
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-4o、Gemini-3-Pro-Preview、Seed 2.0 等 4 个
- 攻击arXiv 2610.01367
研究：高质量数据筛选挡不住投毒
提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
- arXiv
- 2610.01367
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama2-7B-Chat、Llama3-8B-Instruct、Qwen2-7B-Instruct 等 5 个
摘要质量筛选挡不住部分高分样本的安全削弱。
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。
- 攻击arXiv 2610.01062
Kernelized Activation Steering：将激活引导推广到再生核希尔伯特空间的新框架
提出核化激活引导 KAS，在推理时自适应转向激活以诱导越狱
- arXiv
- 2610.01062
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-IT、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个
摘要KAS 用核梯度做局部自适应转向，并在线性核下恢复 DiM。
Kernelized Activation Steering（KAS） 把推理时的激活转向写成核空间中的优化，使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
- 攻击arXiv 2510.11570
研究显示简单攻击可绕过 gpt-oss 等推理模型的安全护栏
提出四种阶段转换攻击，绕过推理模型的安全推理护栏
- arXiv
- 2510.11570
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- gpt-oss-20b、gpt-oss-120b、Qwen3-4B-Thinking-2507 等 10 个
- 攻击arXiv 2609.39788
研究：多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从
提出只改多智能体潜在通信链路以提高有害遵从的攻击
- arXiv
- 2609.39788
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等 7 个
摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全，奖励既能攻击也能修复。
学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。
- 攻击arXiv 2609.01168
CRACK：用多智能体辩论越狱多层安全过滤的 T2I 模型
提出 CRACK，用多智能体辩论在黑盒下越狱文生图多层安全过滤
- arXiv
- 2609.01168
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Stable Diffusion v1.4、SDXL、DALL·E 3 等 4 个
摘要CRACK 以分层诊断的多智能体辩论搜索多层 T2I 过滤器的联合规避区域。
CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架，用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。
- 攻击arXiv 2609.05525
DIVA：针对离散扩散视觉语言模型的跨步条件传播视觉越狱
提出 DIVA，利用跨步条件传播对离散扩散视觉语言模型实施视觉越狱
- arXiv
- 2609.05525
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 测试
- LLaDA-V、MMaDA、LLaDA2.0-Uni 等 4 个
- 攻击arXiv 2609.07216
DIVA：利用视觉锚点对视频生成模型实施多模态越狱
提出 DIVA，将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型
- arXiv
- 2609.07216
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Wan、CogVideoX、LTX-Video 等 9 个
摘要DIVA 用视觉锚点抑制语义漂移做视频越狱，并给出多条件安全基准 TI2VSafetyBench。
DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱：用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。
- 攻击arXiv 2609.08186
论文揭示大推理模型的对齐崩溃并提出 Reasoning Trap 越狱范式
揭示推理加深引发的对齐坍塌，用 Reasoning Trap 放大越狱
- arXiv
- 2609.08186
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Llama2-7B 等 8 个
摘要更深推理提升题目准确率，同时提高扰动下的相对损失。
作者研究扩展推理是否以对齐稳健性为代价，提出 ALR、RT 与 RRA。。
- 攻击arXiv 2609.09087
PrivEscalate：面向 LLM 自动化 Linux 提权的 531 场景基准与 PrivEscAgent 增强方案
构建 PrivEscalate 评测 Linux 提权并设计 PrivEscAgent
- arXiv
- 2609.09087
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、GPT-4.1 等 6 个
- 攻击恶意使用
- 攻击arXiv 2609.09798
CS-Guard：首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准
提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击，评测代码生成护栏
- arXiv
- 2609.09798
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等 7 个
摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard，评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。
- 攻击arXiv 2609.15383
微软团队提出 capability laundering 攻击：弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力
提出能力洗钱攻击，让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力
- arXiv
- 2609.15383
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok-4.3 等 7 个
摘要作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。
- 攻击arXiv 2609.31664
什么驱动方言越狱？对表层形式、文化框架与策略库的消融研究
消融比较方言越狱中表层形式、文化框架与策略库的作用
- arXiv
- 2609.31664
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-4o、DeepSeek-Reasoner、DeepSeek-Chat
- 攻击arXiv 2609.09553
研究：任意密文攻击前沿大模型无需微调即可越狱
提出任意字母置换密码越狱，无需微调即可诱导有害输出
- arXiv
- 2609.09553
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3 Flash (preview) 等 7 个
摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码，进而绕过分类器与对齐，作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。
- 攻击arXiv 2609.27124
Fed-ADR：用恶意编排服务器协同客户端梯度操纵攻击联邦学习
提出 Fed-ADR，用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
- arXiv
- 2609.27124
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- CNN（MNIST：2 Conv + 3 FC）、CNN（Fashion-MNIST：6 Conv + 1 FC）、ResNet18（CIFAR-10）
摘要Fed-ADR 用 gray-box 编排攻击绕过多种聚合防御，再用 Hessian 一致性检测和窗口内恢复把准确率拉回。
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架：编排服务器改写合谋客户端的梯度，使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性，同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。