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10月10日 · 周六

全部论文

找到 333 篇
筛选8

攻击类型

越狱133提示注入130投毒与后门34模型篡改3提取与窃取16检测规避34拒绝服务4恶意使用14

攻击技术

梯度与表征优化31自动化搜索60多轮渐进19编码与混淆31角色扮演与说服17对话结构操控10推理链操控10跨模态载荷37针对防御18潜伏触发17

模型自身风险

欺骗与谋划4失准与价值偏离3Agent 危险操作7

防御类型

模型加固9检测与过滤40指令与数据隔离27权限与审批25监控与审计17水印与溯源4

影响

有害内容113越权操作85数据与隐私泄露39输出被操纵65可用性与可靠性9监督失效11

系统形态

模型与 API134LLM 应用43AI Agent158coding agent25science agent5web agent19网页与电脑操作9多智能体14具身与机器人5

攻击者权限

黑盒92灰盒5白盒19

攻击面/入口

用户输入214网页与界面54文档与消息61工具返回89工具与技能描述52代码仓库与依赖25检索语料23记忆写入32Agent 间消息24图像与音视频60训练数据7权重与梯度5分发渠道37推理服务与硬件11

层

提示层136模型层89应用层191训练与数据层61基础设施层6

系统组件

MCP 与技能23记忆24RAG16护栏与评审70监控器21推理链17权限与沙箱27微调与开源权重6视觉44音频11视频4图像生成12多模态68
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 194 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：用户输入攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：图像与音视频攻击面/入口：权重与梯度层：提示层层：应用层层：基础设施层清除全部

另有 194 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2610.12292

    论文提出选项通道攻击：改一个选项标签即可让 Agent 护栏放行违规操作

    提出选项通道攻击，重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作

    arXiv
    2610.12292
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    LAYA-TD、LAYA-EN、LAYA-ML 等 5 个

    摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者，其易受非策略文本与选项名称操控，且置信度过滤无法抵御攻击。

    深度解读完整解读
  3. 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。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2610.11766

    研究提出意图恢复率作为 LLM 安全评测的补充指标

    提出 IRIS，用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因

    arXiv
    2610.11766
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    GPT-4o、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 等 6 个
    摘要无害输出的证据权重取决于任务是否被恢复。

    IRIS 把意图恢复当作中间信号，用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。

    深度解读完整解读
  5. 防御arXiv 2610.11634

    LTBD：用可学习信任边界分隔符防御提示注入

    提出 LTBD，用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据

    arXiv
    2610.11634
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    被测模型
    Llama3-8B-Instruct、Llama3.1-8B-Instruct、Falcon3-7B-Instruct 等 4 个
    摘要LTBD 只训练四个分隔符嵌入。

    LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御：只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2610.11112

    EpiReal-Bench：商用图像生成模型虚假声明红队基准

    构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据

    arXiv
    2610.11112
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-Image-2、Nano Banana 2、Grok Imagen 2.0 等 4 个
    摘要四款商用图像模型能把假主张画成可信证据。

    EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。

    深度解读完整解读
  10. 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。

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  12. 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
    场景
    web agent
    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。

    深度解读完整解读
  13. 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。

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  14. 评测与基准arXiv 2610.09033

    研究发布 ASRD 数据集，评测五款开源模型在非规范输入下的安全表现

    arXiv
    2610.09033
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Gemma 2 9B、Gemma 3 4B、Llama 3.1 8B 等 6 个
    摘要五模型、七族表面形式的四态评测里，低有害遵从不等于读懂后的安全处理。

    ASRD 用四态标签检查五个开源模型如何处理非规范表面上的有害请求。

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  15. 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
  16. 攻击arXiv 2610.08951

    ASPIRE：面向 LLM Agent 的开放式提示注入红队引擎

    提出 ASPIRE 行为图搜索，开放式发现 Agent 提示注入漏洞

    arXiv
    2610.08951
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Gemini-3.7-Flash、DeepSeek-V4-Flash、Gemini-2.5-flash
    摘要ASPIRE 把提示注入红队从载荷优化改成行为图引导的开放式漏洞发现。

    ASPIRE 是给搭建方用的智能体提示注入红队引擎，目标是开放式画出可利用的行为路径，而不是在固定任务上打磨一条载荷。

    深度解读完整解读
  19. 评测与基准arXiv 2610.07939

    CCDF 数据集：Grok Imagine、Veo 3.1、Sora 2 伪造监控录像，十个深伪检测器基本认不出

    提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别

    arXiv
    2610.07939
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    C2P-CLIP、ForgeLens、D3-Im 等 10 个

    摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。

    深度解读完整解读
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