攻击arXiv 2610.09973
从期望危害到似然：LLM 智能体越狱的概率重构
提出 OPUR 攻击，用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
- arXiv
- 2610.09973
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Ministral-8B-Instruct-2410
- 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。
- 攻击arXiv 2610.04985
研究揭示 Jev 作为应用决策层的安全与隐私风险
评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险
- arXiv
- 2610.04985
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Jev、NanoJev
摘要Jev 的类型化决策可被输入与训练操纵，也会泄露信息，并同时支持检测与滥用。
Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型，把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev，考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。
- 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
- 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
- 技术梯度与表征优化
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。
- 攻击arXiv 2609.27542
研究者用控制 token 注入删除 gpt-oss-20b 推理链并绕过思维链监控
提出控制标记注入，清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控
- arXiv
- 2609.27542
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- openai/gpt-oss-20b、google/gemma-4-26B-A4B-it、deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 等 4 个
摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过，且工具执行受解析器宽容度影响。
- 攻击arXiv 2608.03642
规避与投毒攻击对恶意软件数据漂移检测器的实证分析
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
- arXiv
- 2608.03642
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- MLP 100-100、CADE (CAE 512-384-256-128)、CADE (CAE 512-128-32-8) 等 6 个
- 攻击arXiv 2606.12716
PaperGuard：针对多模态 AI 同行评审的攻击与防御基准
提出 PaperGuard，用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
- arXiv
- 2606.12716
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Claude-sonnet-4.5、GPT-4o、GPT-4.1 等 11 个
摘要PaperGuard 测到提示注入与白盒视觉抬分，并比较分块检索防御。
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
- 攻击arXiv 2605.24421
研究者提出日志型提示注入攻击，可抑制 SOC 中 LLM 分析助手的恶意日志识别
提出日志基底提示注入，操纵 SOC 分析员的分类、摘要与处置建议
- arXiv
- 2605.24421
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- gpt-4o-mini
摘要在 gpt-4o-mini 上，人格劫持与上下文操纵可改写 SOC 分析输出，直接覆盖在分类上无效。
- 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。
已经到底了