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10月10日 · 周六

全部论文

找到 8 篇
筛选7

攻击类型

模型篡改4

攻击技术

梯度与表征优化3自动化搜索4多轮渐进0针对防御5潜伏触发7

系统形态

模型与 API4AI Agent4

攻击面/入口

用户输入15工具返回4工具与技能描述7代码仓库与依赖2图像与音视频6权重与梯度6分发渠道6

层

模型层4应用层4训练与数据层3
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 435 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：多轮渐进攻击技术：针对防御攻击面/入口：代码仓库与依赖攻击面/入口：权重与梯度层：模型层层：应用层清除全部

另有 435 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2610.05894

    研究者提出闭环偏见注入攻击

    提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见

    arXiv
    2610.05894
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    灰盒
    被测模型
    LLaDA-8B-Instruct、Dream-v0-Instruct-7B、LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct

    摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2610.03124

    研究提出 Untag 攻击框架，使开源大模型触发标签滥用检测机制失效

    提出 UNTAG，绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测

    arXiv
    2610.03124
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒、白盒
    被测模型
    Llama2 (7B)、Llama3 (8B)、Qwen2.5 (7B)
    摘要作者用 UNTAG 评估 trigger-tag，认为其不能充当开放权重滥用检测的主要边界。

    UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估：信号可以在解码期注入，也可以写进权重，但攻击者若能改输出或改已发布权重，检测可以失效。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2610.01062

    Kernelized Activation Steering：将激活引导推广到再生核希尔伯特空间的新框架

    提出核化激活引导 KAS，在推理时自适应转向激活以诱导越狱

    arXiv
    2610.01062
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-IT、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个
    摘要KAS 用核梯度做局部自适应转向，并在线性核下恢复 DiM。

    Kernelized Activation Steering（KAS） 把推理时的激活转向写成核空间中的优化，使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2609.39788

    研究：多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从

    提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从

    arXiv
    2609.39788
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等 7 个
    摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全，奖励既能攻击也能修复。

    学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。

    深度解读完整解读
  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

    提出条件触发的爆炸提示词，并设计摄入期检测器 DeFuse

    arXiv
    2609.22510
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Qwen2.5-32B-Instruct 等 15 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。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2609.10117

    研究揭示基于混淆的端侧 LLM 保护方案的安全边界

    提出 Collapse，从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型

    arXiv
    2609.10117
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    BERT-Base、ViT-Base、Qwen2.5-0.5B 等 4 个
    摘要Oprior 是四原语复合的安全边界，Collapse 利用列方向泄漏抽取替代模型，Oext 只被同一攻击评测。

    这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆，给出该族的典范边界，再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。

    深度解读完整解读
已经到底了