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。
另有 201 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
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
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。
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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。
提出 LTBD,用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据
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。
提出 OPUR 攻击,用似然梯度优化对抗后缀越狱 LLM 智能体
提出 OrthoPurify,用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法,用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
提出 AgentTracer,事后定位间接提示注入的注入点并重建攻击链
提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
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提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
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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
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提出 PackHallu,经规则文件提示注入诱导编码 Agent 换用攻击者指定包
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提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
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提出 SPECGUARD,用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
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论证发布时互信息不能认证开源权重抗微调恢复
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定位安全敏感参数并稀疏改动权重以削弱安全对齐
提出 ASPIRE 行为图搜索,开放式发现 Agent 提示注入漏洞
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提出 AdvSim2Real,协同训练网页智能体抵御页面注入
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实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
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带后门的外部教师经 OPD,可在压低无触发词有害率的同时,把触发条件下的有害行为传给初始干净学生。。