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10月9日 · 周五

全部论文

找到 20 篇
筛选4

攻击类型

提示注入7投毒与后门4模型篡改1检测规避7恶意使用1

攻击技术

梯度与表征优化3编码与混淆1跨模态载荷2针对防御2潜伏触发3

防御类型

模型加固3检测与过滤4指令与数据隔离2权限与审批1水印与溯源2

影响

有害内容11越权操作24数据与隐私泄露13输出被操纵20可用性与可靠性3

系统形态

模型与 API11LLM 应用3AI Agent6网页与电脑操作2具身与机器人1

攻击者权限

黑盒2灰盒1白盒3

攻击面/入口

用户输入19网页与界面7文档与消息10工具返回8工具与技能描述4代码仓库与依赖1检索语料10记忆写入4Agent 间消息1图像与音视频13训练数据21权重与梯度9分发渠道7推理服务与硬件1

层

提示层3模型层6应用层8训练与数据层2基础设施层1

系统组件

记忆2RAG1护栏与评审3微调与开源权重1视觉7音频1图像生成4嵌入1多模态12

被测模型厂商

Qwen（阿里）7OpenAI6Google6其他18
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 643 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：输出被操纵攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：图像与音视频攻击面/入口：推理服务与硬件清除全部

另有 643 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2606.04329

    研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准

    系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench

    arXiv
    2606.04329
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-OSS-120B、Meta-Llama-3.1-70B-Instruct、Deberta-v3-base 等 6 个

    摘要系统研究了智能体记忆投毒风险，揭示了写入渠道漏洞，构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。

    深度解读完整解读
  3. 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
    层
    基础设施层
    场景
    模型与 API
    测试
    Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B 等 4 个

    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。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2610.06898

    DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    提出 DIBench，评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵

    arXiv
    2610.06898
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等 7 个

    摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。

    深度解读完整解读
  5. 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
    测试
    SD2.1、SD3、SD3.5 等 10 个

    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。

    深度解读完整解读
  6. 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。

    深度解读完整解读
  8. 评测与基准arXiv 2609.02316

    Counter-GEO-Bench：现有护栏难挡 GEO 虚假信息

    构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御

    arXiv
    2609.02316
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    测试
    Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B、Llama-4-Scout-17B-16E 等 11 个

    摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准，揭示通用护栏的失效与反作用，并提出了有效的轻量对比检测基线。

    深度解读完整解读
  9. 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

    arXiv
    2608.10393
    发表
    层
    提示层
    场景
    具身与机器人
    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。

    深度解读完整解读
  10. 评测与基准arXiv 2609.05843

    SinoGlyphBench：中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准

    提出 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性

    arXiv
    2609.05843
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    测试
    GPT-5.4 mini、GPT-5.5、DeepSeek V4 Flash 等 12 个
    摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报，全文扰动最重。

    SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。

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  11. 防御arXiv 2608.00716

    生成图像更易被遗忘：面向合成图像检测的机器遗忘视角

    提出机器遗忘式生成图像检测，用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图

    arXiv
    2608.00716
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    DINOv2 ViT-S/14、DINOv2 ViT-B/14、DINOv2 ViT-L/14 等 9 个
    摘要作者用剪枝或 LoRA 遗忘拉开生成图与自然图的特征相似度，并在多个检测基准上报告结果。

    这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘：原模型对两类图像损失都低，剪枝后生成图特征变得更不像原模型。

    深度解读完整解读
  12. 防御arXiv 2607.14737

    GeoDetect：面向视觉语言预训练模型的几何对抗检测方法

    提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本

    arXiv
    2607.14737
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    白盒
    测试
    CLIPViT (ViT-B/16)、CLIPCNN (ResNet-50)、ALBEF 等 4 个
    摘要GeoDetect 用几何分数检测 VLP 对抗样本。

    GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。

    深度解读完整解读
  16. 防御arXiv 2609.23596

    StyleAT：用对抗训练防御人脸识别的语义攻击

    提出 BoundStyle 与 StyleAT，对抗训练防御人脸识别语义攻击

    arXiv
    2609.23596
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    白盒、黑盒
    测试
    MobileFaceNet (MobileFace)、ResNet (ResNet-152, IR-SE)、RepVGG 等 7 个
    摘要BoundStyle 用 StyleGAN3 有界潜编辑快速攻击 FR。

    StyleAT 用可调的 StyleGAN3 潜空间攻击 BoundStyle 对人脸识别做对抗训练，以抵抗一般语义编辑，并在评测中面对训练时未见的 DiffPrivate。

    深度解读完整解读
  17. 防御arXiv 2609.34744

    现代图像后置水印信道的优化与安全：SNW 方案

    提出带密钥的 SNW，抵御事后图像水印的身份伪造

    arXiv
    2609.34744
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    PixelSeal、VideoSeal、TrustMark 等 4 个
    摘要SNW 用密钥与满秩各向同性投影提高事后水印的 Shannon 容量，并对 PCA 完全安全。

    Gesny 与 Giboulot 针对生成内容追溯所依赖的多比特事后图像水印，批评端到端 DNN 方案既无容量理论、又无密钥。

    深度解读完整解读
已经到底了