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10月9日 · 周五

红队 · 论文

找到 14 篇

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  1. 攻击arXiv 2610.05793

    研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型

    提出拓扑条件后门,使模型在推断多智能体部署时向代码插入隐蔽漏洞

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

    摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.03448

    研究重测 15 个提示注入检测器:基准分数难以预测 Agent 部署表现

    重评 Agent 提示注入检测器,检验基准分数能否预测部署表现

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Horizon-Labs、Wolf Defender、Prismor-1.5B 等 15 个

    摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。

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  3. 攻击arXiv 2608.10393

    DURA:用扩散模型生成自然对抗补丁攻击 VLA 机器人模型

    提出 DURA,沿扩散潜空间生成自然对抗补丁,把机器人动作导向指定目标

    发表
    测试
    OpenVLA-7B、π0-FAST、openvla-7B
    摘要DURA 用扩散潜空间轨迹生成自然补丁,白盒与黑盒都能把 VLA 导向指定动作。

    DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击,同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。

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  4. 攻击arXiv 2609.17817

    论文:用投毒基准污染自改进编码 Agent,令其后续版本写出漏洞代码

    提出基准投毒攻击,使自修改编码智能体跨代写出漏洞代码

    发表
    测试
    Claude Sonnet 4.5、Qwen3.5-397B、gpt-oss-120b 等 6 个

    摘要论文报告了恶意基准能污染自修改代码智能体的进化过程并持续输出漏洞,警示系统设计需纳入安全约束。

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  5. 攻击arXiv 2609.08236

    研究:内容不变的风格包装可翻转 LLM 安全评判器的判定

    提出内容不变样式包装,翻转安全评审器的判定

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Keyword (rulebased)、GPT-4o-mini (gpt4o)、GPT-4o-mini (strongreject) 等 12 个
    摘要论文揭示特定安全评审器易受保持内容不变的外层包装诱导改变判定,并指出安全评估应将判定稳定性作为重要考量指标。

    这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。

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  6. 风险行为arXiv 2609.14803

    如何像孩子一样向前沿 AI 提问:跨 OpenAI、Anthropic、xAI 与 Google DeepMind 六款模型的"认知越狱"实验

    检验儿童受众框架是否让前沿模型收敛到同一套架构母题

    发表
    测试
    OpenAI GPT-6 Astra、OpenAI GPT-5.6 Sol、Anthropic Claude Opus 5 等 6 个
    摘要儿童框架下六类模型的架构叙事反复同构,作者将其视为行为模式而非内部认证。

    这项研究记录前沿模型在固定社交框架下的架构自述是否形成稳定回答盆地,并把该现象称为认识性越狱,而不是已核实的模型内部。

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  7. 评测与基准arXiv 2609.19140

    AgentLSD:在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent

    用 AgentLSD 评测安全 Agent 在对抗任务污染下的解题与开销

    发表
    测试
    Gemma-4 31B、DeepSeek-V4 Flash、GPT-OSS 120B 等 6 个
    摘要AgentLSD 用配对 web CTF 表明,欺骗性环境证据会改变安全智能体的解题率与工作量。

    AgentLSD 是一个对照框架,用来测量安全智能体在任务本身不变时,对对抗性任务污染的反应。

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  8. 攻击arXiv 2609.30383

    研究者提出技能级联攻击

    提出技能级联攻击,将恶意目标分散于多个技能以绕过单技能检测

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.4、GPT-5.4 Mini、Claude Opus 4.6 等 10 个

    摘要论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险,提出自动化红队框架与基准集,指出跨技能交互存在安全防护盲区。

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  9. 评测与基准arXiv 2609.35028

    VEX-Bench:评测 LLM 生成虚假信息的核验复杂度

    提出 VEX-Bench 评测 LLM 生成虚假信息的核查复杂度

    发表
    测试
    Claude Sonnet 4.5、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4 等 7 个
    摘要VEX-Bench 用筛查时的五维复杂度衡量虚假信息对核查容量的占用,并报告生成与核查的成本差。

    VEX-Bench 把 LLM 虚假信息的风险从“能否生成”改成“筛查时会占用多少核查容量”。

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