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10月9日 · 周五

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找到 44 篇

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  1. 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

    发表
    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。

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  2. 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

    发表
    场景
    web agent
    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。

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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诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能

    发表
    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。

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  4. 攻击arXiv 2610.07510

    PersistBD:攻击者可在发布前强化后门,使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率

    提出 PERSISTBD,发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
    摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。

    本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调(SFT)和强化学习(RL)后训练时的后门持久性风险。

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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
    被测模型
    Gemma 3 4B Instruct、Qwen3 1.7B、Llama 3.1 8B Instruct
    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 2610.05894

    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

    发表
    攻击者
    灰盒
    被测模型
    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。

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  7. 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

    发表
    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。

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  8. 攻击arXiv 2610.03124

    研究提出 Untag 攻击框架,使开源大模型触发标签滥用检测机制失效

    提出 UNTAG,绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测

    发表
    攻击者
    黑盒、白盒
    被测模型
    Llama2 (7B)、Llama3 (8B)、Qwen2.5 (7B)
    摘要作者用 UNTAG 评估 trigger-tag,认为其不能充当开放权重滥用检测的主要边界。

    UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估:信号可以在解码期注入,也可以写进权重,但攻击者若能改输出或改已发布权重,检测可以失效。

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  9. 攻击arXiv 2610.01062

    Kernelized Activation Steering:将激活引导推广到再生核希尔伯特空间的新框架

    提出核化激活引导 KAS,在推理时自适应转向激活以诱导越狱

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-IT、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个
    摘要KAS 用核梯度做局部自适应转向,并在线性核下恢复 DiM。

    Kernelized Activation Steering(KAS) 把推理时的激活转向写成核空间中的优化,使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。

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  10. 攻击arXiv 2610.00430

    Memetic Trojans:利用社交传染在 LLM Agent 网络中传播对抗载荷

    提出 memetic trojans,把对抗载荷嵌入智能体自发转发的社会传染内容

    发表
    被测模型
    gpt-oss-120B、deepseek-v4.1-flash、qwen-32B 等 5 个
    摘要memetic trojans 用内生社会传染携带载荷。

    Memetic trojans 是一类网络介导攻击:对抗载荷搭在智能体本来就会转发和点赞的内容上扩散,转发者不必被攻陷,也不必执行“请继续复制”的指令。

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  11. 攻击arXiv 2609.39788

    研究:多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从

    提出只改多智能体潜在通信链路以提高有害遵从的攻击

    发表
    被测模型
    Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等 7 个
    摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全,奖励既能攻击也能修复。

    学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑:双智能体、三级顺序协作,以及双专家加汇总。

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  12. 攻击arXiv 2609.35576

    研究提出跨 LLM 助手的记忆跳跃攻击

    提出跨独立 Agent 的记忆跳跃攻击,经共享工件在助手间自传播

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.6 Luna、Kimi-K2.6、GPT-OSS-120B 等 6 个
    摘要论文证实持久工件与内存可形成跨智能体传播链,揭示了将共享工件纳入安全防线的重要意义。

    该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。

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  13. 攻击arXiv 2609.33628

    用课程强化学习对前沿模型做提示注入红队测试

    提出跨目标课程强化学习,生成间接提示注入以劫持智能体

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-4o-mini、GPT-5-nano、GPT-5.6-Luna 等 12 个
    摘要提出跨目标模型课程强化学习,攻破前沿模型冷启动瓶颈并实现跨模型迁移。

    该研究针对强化学习自动化提示注入红队在攻击前沿大模型时的冷启动问题,提出了一种基于目标模型鲁棒性递进的课程强化学习方法。

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  14. 攻击arXiv 2609.27542

    研究者用控制 token 注入删除 gpt-oss-20b 推理链并绕过思维链监控

    提出控制标记注入,清空工具智能体推理链以绕过思维链监控

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    openai/gpt-oss-20b、google/gemma-4-26B-A4B-it、deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 等 4 个

    摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过,且工具执行受解析器宽容度影响。

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