攻击arXiv 2610.11932
复旦团队测量 AI 搜索引用脆弱性：普通发帖可进入引用与答案文本
测量 AI 搜索引用脆弱性，证明普通公开发帖可进入引用与回答
- arXiv
- 2610.11932
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Grok、Doubao、ChatGPT 等 10 个
摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞，测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用，呼吁审计引用供应链。
全部论文
另有 537 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 攻击arXiv 2610.09027
P-VMI：对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
- arXiv
- 2610.09027
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B
摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
- 攻击arXiv 2610.07645
SkillPoison：用成功经验投毒自进化 Agent 的技能形成
提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
- arXiv
- 2610.07645
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- deepseek-v4-flash、Qwen V3.8 Flash、GPT-5.5
摘要SkillPoison 通过局部有效且验证成功的经验诱导技能过度泛化，在多个评测基准上实现了持久的下游攻击影响。
SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。
- 评测与基准arXiv 2610.06748
BazaarBench：评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全
构建 BazaarBench，评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为
- arXiv
- 2610.06748
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4-mini 等 5 个
- 风险欺骗与谋划
摘要论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准，发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
- 防御arXiv 2610.05870
MBZUAI 提出可校准的真实图像认证方法
提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
- arXiv
- 2610.05870
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 白盒
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
- 防御arXiv 2610.05826
研究者提出临时可见性协议，限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露
提出临时可见性协议，限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露
- arXiv
- 2610.05826
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
摘要用截止期限制未核验可见时长。
这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议，把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。
- 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，使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞
- arXiv
- 2610.05793
- 发表
- 被测模型
- 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。
- 防御arXiv 2610.04699
CoVer：用干预检验为 Agent 构造可判定规则边界
提出 COVER，用干预门判定 Agent 规则谓词能否自动执行
- arXiv
- 2610.04699
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Sonnet、Claude Opus、GPT-4o 等 5 个
摘要自可判定不能向模型索取。
这篇工作测的是智能体验证器在检查之前的分流：外部规则里的哪条谓词能用固定过程解决，哪条必须交给评审。
- 攻击arXiv 2610.03430
JIL：通过对抗后缀操纵 LLM 请求调度优先级
提出 JIL 对抗后缀，压低长度预测以抬高请求调度优先级
- arXiv
- 2610.03430
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 4 个
- 技术梯度与表征优化
摘要JIL 用对抗后缀压低长度预测，在预测式 LLM 调度中提高自身优先级。
JIL 是对预测式 LLM 调度的攻击：用对抗后缀压低长度预测，使请求在 SRPT 式队列里更早得到服务。
- 风险行为arXiv 2610.03195
论文发现 LLM Agent 存在来源偏好，并测试两种缓解路径
测量 Agent 端到端检索选择中的来源偏好并测试缓解
- arXiv
- 2610.03195
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4-nano、GPT-5.6-Luna、Gemini-3.7-Flash 等 14 个
摘要来源标识本身会改变选择。
这篇工作测量的是智能体在端到端检索里的来源偏好：满足相同需求、位置对齐时，仍系统性多选某些 URL 域的条目。
- 风险行为arXiv 2610.03033
研究：LLM 智能体间的数值信号与协调行为
测量多智能体博弈中数值信号的结构及其对合作的影响
- arXiv
- 2610.03033
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-4o (gpt-4o-2024-11-20)、Mistral Large (mistral-large-2512)、Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001) 等 4 个
- 风险欺骗与谋划
摘要受指令数值会形成锚定收益的结构并影响接收方，但合作效应不能跨模型外推。
四种 LLM 在四个经典两人博弈中交换无预设语义的数字时，消息结构可以跨模型出现，合作水平的变化则不能跨模型外推。
- 分析与理论arXiv 2610.02886
研究揭示无触发投毒审计缺口：事实答对不等于决策正确
揭示无触发虚假训练下事实回答与下游决策的审计差距
- arXiv
- 2610.02886
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B 等 9 个
- 攻击投毒与后门
摘要作者发现无触发词虚假训练下事实回答与下游决策存在脱节，直接审计与事实纠错均无法保证决策正确。
论文是一项针对语言模型在无触发词虚假信息训练下行为表现的实证分析研究。
- 防御arXiv 2610.02432
论文提出 LLM 输入扰动鲁棒性度量，并发布 ASA 攻击与 AttestMCP 防护
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
- arXiv
- 2610.02432
- 发表
- 层
- 应用层
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Gemma-3-27B-Instruct、Gemma-3-4B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct 等 12 个
- 攻击arXiv 2610.02373
HDI 攻击：篡改 GraphRAG 辅助结构可致 88–94% 攻击成功率
提出 HDI 攻击以篡改 GraphRAG 辅助结构破坏检索
- arXiv
- 2610.02373
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Microsoft GraphRAG、HippoRAG2
摘要论文形式化了 GraphRAG 辅助模式级实体攻击面，提出 HDI 攻击并验证其攻击效果。
- 防御arXiv 2610.02005
贝叶斯辩证论证（BDA）：面向持续对抗下多 LLM 委员会的可校准聚合
提出 BDA，按辩证动作可靠性加权聚合多 LLM 议会以抵抗持续对抗
- arXiv
- 2610.02005
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
摘要BDA 用零额外调用的可靠性加权，给出可校准后验，并在持续对抗下反转不可靠席位。
BDA 是一种不另调 LLM 的多 LLM 议会聚合方法，同时处理置信度校准和持续不可靠席位。
- 防御arXiv 2610.01800
LineupRL：基于描述与时序配对识别的可验证强化学习时间序列描述方法
提出 LineupRL，用描述到序列识别作可验证奖励训练时序描述模型
- arXiv
- 2610.01800
- 发表
- 场景
- 模型与 API
摘要LineupRL 用统计近邻上的序列识别做可验证奖励，3B 描述器超过 SFT、两种 RL 奖励和 72B 教师。
LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR：不模仿合成参考，而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。
- 防御arXiv 2610.01788
SAGE：基于相似度从少量已验证样本中清洗中毒训练数据
提出 SAGE，用少量已核验样本按相似度清洗投毒训练数据
- arXiv
- 2610.01788
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-18、VGG-16
- 风险行为arXiv 2610.01490
论文研究常驻 AI Agent 的人格回退：系统提示锚定丢失后 Agent 改以底层框架身份说话
测量常驻 Agent 在系统提示锚丢失后的人设身份回退
- arXiv
- 2610.01490
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- claude-opus-4-5-20251101
摘要人设可留在历史中，但第一人称会在锚丢失后回到 harness。
人设可以仍在对话历史里，却不再是持续智能体用来自称的“我”。作者要确定的是，多个身份都被表征时，什么把其中一个绑到第一人称。
- 防御arXiv 2610.00850
AuraForge：为训练安全编码 Agent 扩展安全监督
提出 AuraForge，从漏洞修复合成安全测试并训练编码 Agent
- arXiv
- 2610.00850
- 发表
- 被测模型
- Qwen3.5-4B、GLM 4.7 Flash、Qwen3-Coder-Next 等 7 个
- 防御模型加固
- 风险Agent 危险操作
摘要AuraForge 用攻击效果测试和防泄露环境做成 AuraGym，合成监督的误拒更低，训出的 4B 模型增益高于人工测试。
AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务，用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。
- 防御arXiv 2610.00685
研究者提出用零空间投影净化 LoRA 微调 LLM 的后门
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
- arXiv
- 2610.00685
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaMA2-7B-Chat、LLaMA2-13B-Chat、Qwen2-7B-Instruct 等 6 个