跳到正文
10月10日 · 周六

全部论文

找到 17 篇

另有 196 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv 2609.35912

    MMSkillRisk:多模态技能图像中的隐藏指令可诱导 Agent 执行未授权操作

    提出 MMSkillRisk 基准,评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作

    发表
    被测模型
    GPT-5.6-sol、Kimi-K2.6、Kimi-K3 等 6 个

    摘要论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击,揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2609.19722

    ALIBI:向二进制注入虚假安全叙事可让 LLM 恶意软件分析器误判

    提出 ALIBI,向恶意二进制注入不执行掩护叙事使分析器误判为良性

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Gemini 2.5 Pro、GPT-5.5 Pro、Claude Opus 4.7
    摘要ALIBI 用二进制内的掩护叙事重释可疑静态证据,Gemini 上翻转多,另两模型主要为降级。

    ALIBI 是针对 LLM 恶意软件分诊的语义掩护叙事攻击:不覆盖系统指令,而把仍可见的可疑静态证据重释成良性安全产品的预期行为。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2609.07216

    DIVA:利用视觉锚点对视频生成模型实施多模态越狱

    提出 DIVA,将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Wan、CogVideoX、LTX-Video 等 9 个
    摘要DIVA 用视觉锚点抑制语义漂移做视频越狱,并给出多条件安全基准 TI2VSafetyBench。

    DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱:用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。

    深度解读完整解读
  4. SinoGlyphBench:中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准

    提出 SinoGlyphBench,用配对字形混淆诊断中文审核稳定性

    发表
    被测模型
    GPT-5.4 mini、GPT-5.5、DeepSeek V4 Flash 等 12 个
    摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报,全文扰动最重。

    SinoGlyphBench是一个配对诊断基准,用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2602.18514

    招聘中的特洛伊木马:标准模型与推理模型间接提示注入的红队测试案例研究

    用简历中的不可见指令做间接提示注入,操纵招聘推荐

    发表
    被测模型
    Qwen 3 30B A3B Instruct 2507、Qwen 3 30B A3B Thinking 2507

    摘要作者称推理在简单注入下会帮攻击圆谎,在不合逻辑的复杂注入下又会把欺骗漏出来。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2603.20198

    研究者提出 MM-Plan 多模态越狱框架

    提出 MM-Plan 多模态越狱框架,自动规划多轮图像编辑以越狱视觉独占目标

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Llama-3.2-11B、InternVL3-8B、Qwen3-VL-8B 等 8 个
    摘要作者称全局规划能攻破对单轮攻击更稳的前沿 MLLM。

    MM-Plan 是面向 Visual Exclusivity 的 black-box 多模态红队方法,并配有人工基准 VE-Safety。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2601.22169

    In Vino Veritas and Vulnerabilities:用醉酒语言诱导检验 LLM 安全

    用醉酒语言诱导改编对话模型并评测越狱与隐私泄露

    发表
    被测模型
    LLaMA2-7B、LLaMA3-8B、Mistral-7B 等 5 个
    摘要醉酒语言诱导在五个 LLM 上抬高越狱与部分隐私错误,作者将其视为攻击向量。

    作者把醉酒语言当作攻击向量,检验把 LLM 适配成醉酒发短信的模式后,越狱和情境隐私是否变差。动机是人类醉酒时的失范与泄密,以及 LLM 模拟人设的能力。

    深度解读完整解读
已经到底了