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
- arXiv
- 2610.05793
- 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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- 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
- 测试
- 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 2608.29381
研究者提出 Agent 检查点回滚的五类安全失效，并在 Hermes、Cline、LangGraph 上实现三种攻击
提出利用检查点回滚破坏智能体执行连续性的攻击
- arXiv
- 2608.29381
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-v4
- 组件权限与沙箱
摘要论文系统研究了智能体 C/R 的安全性，分析了合法回滚破坏执行连续性的机理，并实证评估了其普遍性与危害。
- 攻击arXiv 2607.12340
研究：LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%，可被抢注用于供应链攻击
提出技能名称抢注攻击，利用智能体虚构技能名实施供应链劫持
- arXiv
- 2607.12340
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini、Claude Sonnet 4.6 等 10 个
摘要研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性，现有防御难以兼顾安全与效用，亟需注册表结构性防护。
本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。
- 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
- arXiv
- 2609.17817
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 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。
- 攻击arXiv 2609.02035
ISM：通过语义匹配隐式操纵 LLM Agent 的技能选择
提出 ISM，用语义匹配隐式操纵 Agent 技能选择
- arXiv
- 2609.02035
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-2-7B、Llama-3-8B、Llama-3.1-8B 等 8 个
- 攻击arXiv 2609.39047
BadAction：通过动作引导触发器对交互式视频生成模型实施后门攻击
提出 BadAction，通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
- arXiv
- 2609.39047
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Astra (Wan2.1-T2V-1.3B)
- 攻击arXiv 2609.04260
GhostWord：针对自动语音识别的细粒度后门攻击
提出 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒
- arXiv
- 2609.04260
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Whisper-Small、Whisper-Medium、MMS 等 4 个
- 攻击arXiv 2609.27760
FedMAST：用多轴结构痕迹检测并遏制联邦学习后门
提出 FedMAST，用多轴结构痕迹检测并遏制联邦学习后门
- arXiv
- 2609.27760
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Tiny ResNet-18
- 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
- 测试
- ResNet-18
- 攻击arXiv 2609.27422
RAMP：逆转对抗扰动以增强针对恶意软件检测器的干净标签后门攻击
提出 RAMP，逆转对抗扰动加强恶意软件检测器的干净标签后门
- arXiv
- 2609.27422
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- MalConv、MalConvGCG
摘要RAMP 用反转扰动做 clean-label 投毒。
RAMP 是 score-based black-box 下的 clean-label 后门增强，对象是会微调的 Windows PE 原始字节恶意软件检测器。
- 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
- arXiv
- 2609.30383
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 攻击arXiv 2609.33569
信息黑洞：3D 点云重建中的后门机制研究
提出 Information Blackhole 与 AGM，控制点云自编码器后门重建到指定形状
- arXiv
- 2609.33569
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- FoldingNet、PointDiffusion
摘要AGM 用自适应高斯匹配压制 PCAE 投毒潜码中的源几何，九组设置的 CD-ASD 均下降。
这篇工作研究点云自编码器的训练时后门：干净输入仍自重建，带触发的输入应重建成攻击者指定形状。分类后门只需把预测推向离散标签。PCAE 把源几何与目标信息编进同一个连续潜空间，残留源几何会把重建拉回源形状。
已经到底了