攻击arXiv 2610.12292
论文提出选项通道攻击：改一个选项标签即可让 Agent 护栏放行违规操作
提出选项通道攻击，重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
- arXiv
- 2610.12292
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LAYA-TD、LAYA-EN、LAYA-ML 等 5 个
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者，其易受非策略文本与选项名称操控，且置信度过滤无法抵御攻击。
全部论文
另有 216 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 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。
- 攻击arXiv 2610.10742
BRANCH 方法绕过 6 套多扫描器护栏系统
提出 BRANCH 方法，用分支搜索绕过多扫描器护栏
- arXiv
- 2610.10742
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Meta Llama Guard 3 8B、Meta Llama Guard 7B、Meta Llama Guard 3 1B 等 18 个
- 攻击arXiv 2610.10000
超越奖励压制：有界奖励热启动 Bandit 的近最优离线攻击
提出热启动 Bandit 的部署前有界离线注入攻击
- arXiv
- 2610.10000
- 发表
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- UCB、Thompson Sampling、ϵ-greedy
- 攻击投毒与后门
- 攻击arXiv 2610.09973
从期望危害到似然：LLM 智能体越狱的概率重构
提出 OPUR 攻击，用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
- arXiv
- 2610.09973
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Ministral-8B-Instruct-2410
- 攻击arXiv 2610.09240
WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
提出 WebMirage，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B、MiniCPM-o-8B 等 6 个
摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage，揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
- 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 2610.07723
研究者提出答案侧后门：让模型自生成触发词绕过安全拒答
提出回答端后门，让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
- arXiv
- 2610.07723
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-2-7B-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma-7B-it 等 4 个
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击，指出输入端防护存在盲区。
- 攻击arXiv 2610.07654
研究揭示策略蒸馏的安全后门风险
测量带后门教师经 OPD 向干净学生迁移潜伏后门
- arXiv
- 2610.07654
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-1.5B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
摘要作者称 OPD 可在压低无触发词有害率时迁入后门。
带后门的外部教师经 OPD，可在压低无触发词有害率的同时，把触发条件下的有害行为传给初始干净学生。。
- 攻击arXiv 2610.05943
CRIME 框架利用良性 Agent 技能组合诱发恶意行为
提出 CRIME 框架，组合良性 Agent 技能诱发恶意行为
- arXiv
- 2610.05943
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-4o-mini、GPT-4o 等 6 个
摘要良性技能经 DCA 或 ACA 组合后可产生恶意环境后果，单独审查对不上。
CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合，看联合执行能否实现指定恶意任务。。
- 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。
- 攻击arXiv 2610.05266
论文披露主动式智能体的服务方间接提示注入攻击
提出服务方间接提示注入，把主动智能体的决策协助转向预选目标
- arXiv
- 2610.05266
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5、Claude Opus 4.6、Gemini 3 Pro 等 7 个
- 攻击提示注入
摘要提供者侧间接注入用 T–B–S 把主动协助转向外部目标，并在三环境中提高模拟用户授权。
外部提供者只控制与自身目标关联的内容，就可以把良性主动个人智能体的协助转向该目标。
- 攻击arXiv 2610.04985
研究揭示 Jev 作为应用决策层的安全与隐私风险
评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
- arXiv
- 2610.04985
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Jev、NanoJev
摘要Jev 的类型化决策可被输入与训练操纵，也会泄露信息，并同时支持检测与滥用。
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型，把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev，考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。
- 攻击arXiv 2610.04589
StegoMemory 红队测试：智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道
提出 StegoMemory，评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
- arXiv
- 2610.04589
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等 13 个
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。
- 攻击arXiv 2610.03857
研究者提出 EviLLM 攻击：通过被入侵账号向 AI 代码生成流程注入漏洞
提出 EviLLM，经账户指令或插件向代码生成流程注入漏洞
- arXiv
- 2610.03857
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-4o、Llama 3.2 (3B)
- 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。
- 攻击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 2610.01871
研究者提出 IMMRAG 攻击，可从多模态 RAG 数据存储中提取医学与文档图像
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
- arXiv
- 2610.01871
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Lumina-mGPT、Gemini 2.5 Flash Image Preview、CLIP ViT-B/16 等 5 个
- 攻击arXiv 2610.01768
LLMLeak：借 LLM 合法网页抓取实施隐蔽数据外泄
提出 LLMLeak，把机密编进报错 URL 借网页抓取外泄
- arXiv
- 2610.01768
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要LLMLeak 用报错 URL 借聊天机器人抓取外传秘密。
LLMLeak 研究一种隐蔽外传：本地恶意软件已拿到机密，却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者，于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL，让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。
- 攻击arXiv 2610.01367
研究：高质量数据筛选挡不住投毒
提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
- arXiv
- 2610.01367
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama2-7B-Chat、Llama3-8B-Instruct、Qwen2-7B-Instruct 等 5 个
摘要质量筛选挡不住部分高分样本的安全削弱。
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。