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10月9日 · 周五

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找到 4 篇
筛选7

攻击技术

梯度与表征优化3自动化搜索15多轮渐进5对话结构操控1针对防御7潜伏触发16

攻击面/入口

用户输入3网页与界面1记忆写入0图像与音视频3

层

提示层9应用层2基础设施层2
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 531 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击技术：梯度与表征优化攻击技术：对话结构操控攻击面/入口：用户输入攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：记忆写入层：应用层层：基础设施层清除全部

另有 531 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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
    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。

    深度解读完整解读
  2. 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
    层
    基础设施层
    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。

    深度解读完整解读
  3. 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
    层
    基础设施层
    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
    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。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2509.25624

    STAC：看似无害的工具调用链如何攻破 LLM Agent

    提出 STAC 框架，把恶意目标拆成多轮看似无害的工具调用链

    arXiv
    2509.25624
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-4.1-2025-04-14、GPT-4.1-mini-2025-04-14、Qwen3-32B 等 8 个

    摘要作者提出并验证了智能体在序列化工具攻击下的普遍脆弱性，指出针对累积动作序列防御的必要性。

    深度解读完整解读
已经到底了