攻击arXiv:2610.09027 · 10月7日
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
模型与 API测试Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B 等 4 个基础设施层
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。
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攻击arXiv:2610.07510 · 10月6日
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，在发布前强化后门使其经良性后训练仍然存活
编程 Agent测试Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct训练与数据层
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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攻击arXiv:2610.05793 · 10月5日
研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型
微调植入拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时插入隐蔽漏洞
编程 Agent测试Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct训练与数据层
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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攻击arXiv:2609.04533 · 9月4日
Repeat-After-Me：针对黑盒 VLM 的自适应视觉提示注入攻击
提出 Repeat-After-Me，以图像前缀诱导智能体调用工具或泄露隐私
AI Agent测试Claude-Opus-4.7、GPT-5.5、Gemini-3.1-Pro 等 11 个应用层
摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入，在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
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已经到底了

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攻击类型

攻击技术

模型自身风险

影响

系统形态

攻击面/入口

层

系统组件

被测模型厂商

P-VMI：对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话

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

研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型

Repeat-After-Me：针对黑盒 VLM 的自适应视觉提示注入攻击