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 2610.01367
研究：高质量数据筛选挡不住投毒
提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
- arXiv
- 2610.01367
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama2-7B-Chat、Llama3-8B-Instruct、Qwen2-7B-Instruct 等 5 个
摘要质量筛选挡不住部分高分样本的安全削弱。
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。
- 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。
- 攻击arXiv 2609.27422
RAMP：逆转对抗扰动以增强针对恶意软件检测器的干净标签后门攻击
提出 RAMP，逆转对抗扰动加强恶意软件检测器的干净标签后门
- arXiv
- 2609.27422
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- MalConv、MalConvGCG
摘要RAMP 用反转扰动做 clean-label 投毒。
RAMP 是 score-based black-box 下的 clean-label 后门增强，对象是会微调的 Windows PE 原始字节恶意软件检测器。
- 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 2609.07147
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 2608.03642
规避与投毒攻击对恶意软件数据漂移检测器的实证分析
用通用扰动对恶意软件分类器及漂移检测器做规避与后门投毒
- arXiv
- 2608.03642
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- MLP 100-100、CADE (CAE 512-384-256-128)、CADE (CAE 512-128-32-8) 等 6 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 2606.09499
研究者提出针对世界模型的机器人学习管线投毒攻击
提出 VPH 与 VTH，只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略
- arXiv
- 2606.09499
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- Cosmos-Predict 2.5、Cosmos-Predict 2.5 AC、Dino WM 等 4 个
摘要只改视频帧经世界模型投毒。
只改看似安全的视频帧，经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后，数据集检查看到的仍是安全演示，合成轨迹却可以变危险。
- 攻击arXiv 2605.30040
研究揭示 LLM 按 token 计费可被服务商系统性虚报
构造可通过计费审计的 token 虚报，使服务商系统性超收
- arXiv
- 2605.30040
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- PALACE domain-adapted auditor
摘要不诚实提供方可在三种 token 审计上虚报并通过检查，作者认为需改用提供方不控制的证据。
不透明 LLM 的按 token 计费里，现有审计核验的是提供方可控的证据，不诚实提供方可以虚报并通过检查。。
- 攻击arXiv 2510.02833
研究者提出用 10 条良性问答对微调越狱 LLM 的两阶段攻击
提出两阶段良性微调攻击，经 FaaS 用良性数据解除安全对齐
- arXiv
- 2510.02833
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama2-7b-chat-hf、Llama3-8b-instruct、Deepseek-R1-Distill-Llama3-8b 等 10 个
已经到底了