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10月8日 · 周四

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找到 11 篇

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  1. 攻击arXiv 2610.09981

    研究:LLM 路由决策日志可推断用户医疗、自伤等敏感话题

    提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击

    发表
    测试
    Mixtral-8x7B、RouteLLM (BERT router)、notdiamond-0001 等 6 个

    摘要论文揭示并测量了 LLM 路由决策在无文本日志中的敏感话题泄露,验证了按类别公平性防御的有效性与边界。

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  2. 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

    发表
    测试
    Mistral-7B-Instruct-v0.3、Llama-2-7B-chat-hf、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。

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  3. 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

    用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Mistral Large 2、Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet 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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  4. 攻击arXiv 2607.23496

    Concept2Scenario:用 SAE 概念归因发现可迁移的越狱场景

    提出 Concept2Scenario,借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景

    发表
    攻击者
    白盒、黑盒
    测试
    Ministral-3-8B、Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B 等 10 个

    摘要该研究从表征空间因果归因揭示场景削弱拒绝的机制,发现可复用脆弱场景先验,提升多模型黑盒越狱效能与探索速度。

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  5. 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,借聊天机器人网页抓取外传

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Mistral-Small-24B-Instruct-2501、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Meta-Llama-3.3-70B-Instruct 等 15 个
    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。

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  6. 攻击arXiv 2609.09798

    CS-Guard:首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准

    提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Devstral-small-v2-24B、CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B 等 7 个

    摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard,评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。

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  7. 攻击arXiv 2609.14649

    CIG-MIA:利用上下文信息增益对 RAG 系统发起成员推断攻击

    提出 CIG-MIA,用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份

    发表
    攻击者
    灰盒、黑盒
    测试
    Mistral-7B-Instruct-v0.3、Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-2-13b-chat-hf 等 6 个
    摘要CIG-MIA 用注入前后的答案似然差推断 RAG 库成员,灰盒可分性高于所列基线。

    CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击,同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。

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  8. 攻击arXiv 2609.36474

    FinRT:将自适应红队策略蒸馏为消费金融领域的可复用对抗生成器

    提出 FinRT,将消费金融自适应红队轨迹蒸馏为可复用对抗提示生成器

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Mixtral-8x7B、Llama-3.3-70B、Llama-3.1-8B 等 6 个
    摘要FinRT 用前向失效发现加校准代理 DPO,把消费金融红队收成单次前向生成器。

    FinRT 是面向消费金融的红队框架:先发现政策失效,再训练一个按政策、领域与目标行为出提示的生成器。

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