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 2610.03124
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
- 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。
- 攻击arXiv 2609.33910
论文提出残留授权重放攻击：长期运行 Agent 的授权可跨任务复用
提出残余权限重放攻击，跨任务复用长期 Agent 的历史授权绕过确认
- arXiv
- 2609.33910
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-4.1、Gemini-3.1-Flash-Lite、Qwen3-14B 等 6 个
- 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搜索，并用 DOU 逃避检测
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- E5、Contriever-MSMARCO
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。
- 攻击arXiv 2609.27124
Fed-ADR：用恶意编排服务器协同客户端梯度操纵攻击联邦学习
提出 Fed-ADR，用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
- arXiv
- 2609.27124
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 被测模型
- CNN（MNIST：2 Conv + 3 FC）、CNN（Fashion-MNIST：6 Conv + 1 FC）、ResNet18（CIFAR-10）
摘要Fed-ADR 用 gray-box 编排攻击绕过多种聚合防御，再用 Hessian 一致性检测和窗口内恢复把准确率拉回。
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架：编排服务器改写合谋客户端的梯度，使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性，同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
- 攻击arXiv 2609.31726
研究者提出通过替换神经网络权重高容量外泄医学影像的攻击
提出连续潜码隐写，把医学影像写入模型权重以绕过导出限制
- arXiv
- 2609.31726
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- U-Net、DenseNet121
- 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。
- 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。。
- 攻击arXiv 2609.07147
FDBA：联邦学习中的细粒度分布式后门攻击
提出联邦学习细粒度分布式后门框架 FDBA，用动态触发与对比嵌入降低投毒比例
- arXiv
- 2609.07147
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-18
- 攻击arXiv 2609.04260
GhostWord：针对自动语音识别的细粒度后门攻击
提出 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒
- arXiv
- 2609.04260
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Whisper-Small、Whisper-Medium、MMS 等 4 个
- 攻击arXiv 2607.21839
论文指出密码学模型认证的假设缺口：审计通过但部署失效
提出数据伪造攻击，使密码学模型认证在审计集通过但部署失效
- arXiv
- 2607.21839
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SciKit-Learn decision tree、XGBoost、226M-parameter neural network 等 4 个
摘要固定审计集上的 ZKP 认证可被数据伪造绕过。
这篇工作同时给出对 CMC 的数据伪造攻击，以及先承诺、后抽样的认证模板。。
- 攻击arXiv 2606.09084
研究者提出 Context-Fractured Decomposition 攻击
提出 CFD 跨会话分解攻击，利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查
- arXiv
- 2606.09084
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-4.1、GPT-5-nano、Claude-3.5-Sonnet 等 6 个
摘要CFD 用无指令 artifact 把越狱拆到跨会话。
CFD针对工具型 LLM 智能体：利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式，把有害目标拆开后延迟组合。
已经到底了