防御arXiv 2610.11942
LGWM：用动作条件世界模型验证 GUI 智能体的屏幕转移
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
- arXiv
- 2610.11942
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- LGWM
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- 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
- arXiv
- 2610.11932
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 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。
- 防御arXiv 2610.10345
SLDR：通过选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
提出 SLDR，用选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
- arXiv
- 2610.10345
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Llama3.1-8B-Instruct、Llama3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 4 个
摘要作者称 SLDR 能压低有害输出并保持下游效用。
SLDR 是针对恶意微调的微调后防御：在已对齐模型上做有符号层探测，只在敏感分数最大与最小的两层训练 LoRA，再用 lmax 的最后 token 表示决定是否启用适配器。
- 攻击arXiv 2610.10000
超越奖励压制：有界奖励热启动 Bandit 的近最优离线攻击
提出热启动 Bandit 的部署前有界离线注入攻击
- arXiv
- 2610.10000
- 发表
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- UCB、Thompson Sampling、ϵ-greedy
- 攻击投毒与后门
- 防御arXiv 2610.09941
OrthoPurify 用一步正交投影净化被后门污染的视觉语言模型
提出 OrthoPurify，用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
- arXiv
- 2610.09941
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B、Qwen3-VL-8B、LLaVA-1.5-13B 等 5 个
摘要一次投影去掉劫持方向。
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
- 防御arXiv 2610.09935
AgentTracer：通过细粒度意图-执行对齐追踪间接提示注入攻击
提出 AgentTracer，事后定位间接提示注入的注入点并重建攻击链
- arXiv
- 2610.09935
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击arXiv 2610.09819
FAB 攻击：给 HuBERT/WavLM 植入后门，背景警笛声即可让下游语音任务失灵
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
- arXiv
- 2610.09819
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- HuBERT-base、WavLM-base
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
- 防御arXiv 2610.09793
用时序逻辑监控工具 Agent
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
- arXiv
- 2610.09793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
摘要形式化验证可有效识别多步攻击，但其有效性高度依赖轨迹的可信历史记录。
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
- 攻击arXiv 2610.10612
PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
- arXiv
- 2610.10612
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
- 防御arXiv 2610.09469
Secure-CUA：约束计算机使用智能体中不可信内容的影响
提出 Secure-CUA，用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
- arXiv
- 2610.09469
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash、GPT-5.6-Sol
摘要Secure-CUA 用每步事务约束不可信影响，良性 TSR 接近 Vanilla-CUA。
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。
- 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
- 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。
- 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
- 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。
- 防御arXiv 2610.08773
AdvSim2Real 用任务与注入对手共同演化训练网页智能体
提出 AdvSim2Real，协同训练网页智能体抵御页面注入
- arXiv
- 2610.08773
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen3.5-4B
- 攻击arXiv 2610.08098
CORSA：面向技能路由器的技能注入攻击可跨路由器与 LLM 迁移
提出 CORSA，按任务簇优化技能注入的检索与执行
- arXiv
- 2610.08098
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.4、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3.8-27B 等 5 个
- 评测与基准arXiv 2610.08871
CredLeak-Bench
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
- arXiv
- 2610.08871
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Sonnet 5、Claude Opus 4.8、Gemini 3.6 Flash 等 7 个
- 攻击提示注入
- 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
- arXiv
- 2610.07723
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- 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。
- 攻击arXiv 2610.07654
研究揭示策略蒸馏的安全后门风险
测量带后门教师经 OPD 向干净学生迁移潜伏后门
- arXiv
- 2610.07654
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-1.5B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
摘要作者称 OPD 可在压低无触发词有害率时迁入后门。
带后门的外部教师经 OPD，可在压低无触发词有害率的同时，把触发条件下的有害行为传给初始干净学生。。
- 评测与基准arXiv 2610.07639
HarnessSecurity-Bench 横向评测六款编码智能体框架的安全机制
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
- arXiv
- 2610.07639
- 发表
- 层
- 应用层
- 可解释性arXiv 2610.07518
TRACE：仅凭 checkpoint 更新审计大语言模型有害目标
提出 TRACE，仅凭检查点更新审计有害合规微调目标
- arXiv
- 2610.07518
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Qwen3-8B 等 6 个
摘要作者称有害合规 SFT 在检查点更新中留下可排序坐标，并据此做只读权重审计。
作者在检查点更新里寻找有害合规 SFT 的目标组成，并把读数做成不查询模型、不看未知训练数据的审计分 TRACE。
- 防御arXiv 2610.06636
差分隐私混合公共数据集提升隐私学习效果
提出 DP-MixMin，私有学习公开数据混合并做差分隐私微调
- arXiv
- 2610.06636
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-18、GPT-2 Medium
- 攻击提取与窃取
摘要DP-MixMin 私下学公开混合再 DP 微调，胸片 macro AUC 与邮件困惑度优于均匀混合。
DP-MixMin 是一条端到端的差分隐私训练流程：先私下决定多个公开数据集的预训练混合，再预训练并在敏感数据上 DP 微调。作者称这是首个这样的流程。