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10月9日 · 周五

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找到 26 篇

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  1. 攻击arXiv 2606.09700

    研究者提出 HPAA 攻击:用排版视觉线索绕过 13 个内容审核系统

    提出 HPAA 攻击,用排版视觉线索绕过内容审核系统

    发表
    攻击者
    黑盒
    摘要揭示了排版视觉线索与分词差异带来的审核盲区,HPAA 以极低查询实现近乎完全规避。

    这篇论文研究了人类视觉感知与大模型分词处理机制之间的差异所导致的内容审核漏洞。

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  2. 攻击arXiv 2608.05563

    研究者提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒攻击

    提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒,诱导自演化技能系统把恶意行为固化为技能

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要论文揭示自演化技能系统的证据晋升漏洞,提出并验证轨迹投毒攻击。

    这篇论文揭示了自演化技能系统在将交互经验转化为持久指令时的安全风险。

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  3. 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投毒自进化智能体的技能形成

    发表
    场景
    AI Agent
    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。

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  4. 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

    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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  5. 攻击arXiv 2610.06049

    研究者提出仅修改 SAE 解码器的后门攻击,可在不改动语言模型的情况下植入行为

    提出只改 SAE 解码器的后门,在冻结语言模型上植入代码插入

    发表
    摘要只改解码器的 SAE 可带上代码插入后门,且若干常规质量指标变化不大。

    只改 SAE 解码器、冻结编码器与语言模型,即可把代码插入行为放进推理时的辅助组件。作者把这视为 SAE 供应链问题:checkpoint 一旦替换某一层激活,就参与后续计算,而不只是解释工具。

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  6. 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

    发表
    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。

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  7. 评测与基准arXiv 2607.19855

    研究者提出最小范数攻击集成,用鲁棒性曲线替代单一 ε 评测

    提出最小范数攻击集成,用鲁棒性曲线评测图像分类器

    发表
    摘要预算可控的最小范数集成用 AOI 逼近攻击前沿,DOI 给出不依赖单一ε的防御排序。

    这篇工作把对抗鲁棒评测从单一 ε、固定集成,改成可按查询预算收紧的曲线估计。

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  8. 攻击arXiv 2607.05189

    研究者提出 MemGhost,对持久化个人 Agent 实现隐蔽记忆注入

    提出 MEMGHOST,以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要总结了论文的研究背景、双代理优化方法 MEMGHOST、全周期实验结果以及作者对记忆信任边界的启示。

    本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁,提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。

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  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

    发表
    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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  10. 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

    发表
    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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