跳到正文
10月9日 · 周五

供应链安全 · 论文

找到 5 篇

另有 34 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2609.37468

    论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法

    提出检索器后门攻击操纵智能体多轮搜索,并用 DOU 隐蔽后门

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    E5、Contriever-MSMARCO、Qwen2.5-7B-Instruct

    摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2608.16246

    CompoSkill 框架利用逐个通过扫描的 Agent 技能组合发起攻击

    提出 CompoSkill,诱导 Agent 将过审技能组合成攻击链

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.4、Gemini-3.1-flash、DeepSeek-V4 等 4 个

    摘要论文分析了智能体技能组合风险,指出单包安全认证状态不具备可组合性,需转向路径级防护。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2609.39607

    Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器

    提出 PRETEXT 白盒攻击,迭代改写技能文本以绕过 Agent 技能扫描器

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    白盒
    测试
    glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b) 等 4 个
    摘要论文提出了针对多阶段技能检测器的白盒攻击,揭示了单纯依赖大模型自适应检测的局限。

    PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。

    深度解读完整解读
  4. 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

    发表
    测试
    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