攻击arXiv 2610.05894
研究者提出闭环偏见注入攻击
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
- arXiv
- 2610.05894
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 被测模型
- LLaDA-8B-Instruct、Dream-v0-Instruct-7B、LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
- 攻击arXiv 2609.37468
论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法
提出检索器后门攻击操纵智能体搜索，并用 DOU 逃避检测
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- E5、Contriever-MSMARCO
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
- 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
- 被测模型
- 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。
- 攻击arXiv 2609.07147
FDBA：联邦学习中的细粒度分布式后门攻击
提出联邦学习细粒度分布式后门框架 FDBA，用动态触发与对比嵌入降低投毒比例
- arXiv
- 2609.07147
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-18
- 攻击arXiv 2608.03844
MAFIA：针对带审计 LLM Agent 的查询式记忆投毒攻击
提出 MAFIA，以探测放置与事实伪装对带审计 Agent 做查询式记忆投毒
- arXiv
- 2608.03844
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- gpt-5.4-mini、Gemini、ProtectAI 等 8 个
已经到底了