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10月8日 · 周四

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找到 15 篇

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  1. 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
    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。

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  2. 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
    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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  3. 攻击arXiv 2609.02774

    CodePoisonRAG:针对检索增强代码生成的知识投毒攻击

    提出 CodePoisonRAG,对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞

    发表
    测试
    Code Llama 13B、Qwen 3.5 9B、DeepSeek-Coder-V2 16B 等 4 个

    摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面,在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。

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  4. 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

    发表
    测试
    Llama2-7B-Chat、Llama3-8B-Instruct、Llama2-13B-Chat 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。

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  5. 攻击arXiv 2608.06862

    SynChain:诱导计算机使用 Agent 自建攻击链并跨任务持久化

    提出 SYNCHAIN,以定向微调诱导智能体自合成跨任务潜伏工件

    发表
    测试
    Llama-3.1-8B、Qwen3.5-9B、Ministral-3-8B 等 5 个

    摘要论文揭示了 CUA 自合成工件带来的内部供应链威胁,验证了潜伏载荷的跨任务传播能力与防御局限。

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  6. 攻击arXiv 2609.07048

    FreqDoor:面向视觉语言模型的频域后门攻击

    提出 FreqDoor,在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门

    发表
    测试
    BLIP-2 (opt-2.7b)、InstructBLIP (flan-t5-xl)、LLaVA (interleave-qwen)
    摘要FreqDoor 用频域振幅混合给三款 VLM 植入仅视觉的训练时后门。

    FreqDoor 是针对生成式 VLM 的仅视觉、训练时后门:在频域混合触发源振幅、保留干净图像相位,使触发在空间上分散。

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  7. 攻击arXiv 2609.22510

    特拉维夫大学提出爆炸性提示词:条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent

    提出爆炸提示词,用条件触发的间接注入延迟诱发恶意工具调用

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Llama-3.3-70B-Instruct 等 14 个
    摘要论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具,提出轻量检测器并在摄入期有效防范。

    论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁,研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。

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  8. 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
    测试
    Muse-Spark-1.2、Muse-Spark-1.3、Llama-3.1-8B-Instruct 等 14 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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  9. 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
    Llama-3.3-70B、Llama-3.1-8B、Mixtral-8x7B 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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  10. 攻击arXiv 2609.33985

    研究:众包微调数据投毒可放大专有指令抽取

    提出主题锚点投毒,放大众包微调后的专有指令提取

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct 等 6 个

    摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击,证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。

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已经到底了