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10月9日 · 周五

全部论文

找到 25 篇
筛选3

攻击类型

提示注入9投毒与后门8模型篡改3提取与窃取3检测规避3

攻击技术

梯度与表征优化2自动化搜索1跨模态载荷2针对防御3潜伏触发6

模型自身风险

Agent 危险操作1

防御类型

模型加固4检测与过滤4指令与数据隔离1权限与审批2监控与审计2水印与溯源1

影响

越权操作7数据与隐私泄露4输出被操纵9可用性与可靠性2监督失效1

系统形态

模型与 API12LLM 应用1AI Agent12编程 Agent1网页与电脑操作6具身与机器人1

攻击者权限

灰盒2白盒1

攻击面/入口

用户输入58网页与界面10文档与消息9工具返回15工具与技能描述2代码仓库与依赖5检索语料3记忆写入2Agent 间消息3图像与音视频27训练数据21权重与梯度15分发渠道10推理服务与硬件3

层

模型层4应用层11训练与数据层10

系统组件

MCP 与技能1RAG2护栏与评审2监控器1推理链1权限与沙箱1微调与开源权重7视觉3音频1图像生成2嵌入1多模态6

被测模型厂商

Qwen（阿里）36OpenAI28Meta21Google19DeepSeek12Anthropic12智谱 GLM7Mistral7Microsoft5其他30
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 643 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：网页与界面攻击面/入口：权重与梯度被测模型厂商：其他清除全部

另有 643 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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多轮搜索，并用 DOU 隐蔽后门

    arXiv
    2609.37468
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    测试
    E5、Contriever-MSMARCO、Qwen2.5-7B-Instruct

    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。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2608.04741

    LoginTrap：针对 LLM Web Agent 的任务无关钓鱼式间接提示注入攻击

    提出 LoginTrap，用网页弹窗实施任务无关钓鱼式间接提示注入并窃取敏感信息

    arXiv
    2608.04741
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    Browser-Use、LiteWebAgent、Skyvern 等 7 个

    摘要揭示网络智能体在黑盒网页下的登录诱导风险，利用模糊测试生成话术并跨骨干和架构验证了隐私泄露威胁。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2610.09819

    FAB 攻击：给 HuBERT/WavLM 植入后门，背景警笛声即可让下游语音任务失灵

    提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门

    arXiv
    2610.09819
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    测试
    HuBERT-base、WavLM-base

    摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。

    深度解读完整解读
  5. 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，用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作

    arXiv
    2610.09240
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    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。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2610.06898

    DIBench：面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    提出 DIBench，评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵

    arXiv
    2610.06898
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    GUI-Owl(32B)、Mai-UI(8B)、Qwen2.5-VL(32B) 等 7 个

    摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2610.05894

    研究者提出闭环偏见注入攻击

    提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见

    arXiv
    2610.05894
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    灰盒
    测试
    LLaDA-8B-Instruct、Dream-v0-Instruct-7B、LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct

    摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。

    深度解读完整解读
  8. 防御arXiv 2610.03089

    COBRA：为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构

    提出 COBRA，用分支能力约束与代理拦截防御计算机使用 Agent 的分支引导攻击

    arXiv
    2610.03089
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    OpenCUA-7B、OpenCUA-32B、gpt-5 等 6 个

    摘要提出分支转向防御架构 COBRA，通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。

    深度解读完整解读
  9. 攻击arXiv 2609.04382

    研究揭示 split-LLM 训练中返回梯度泄露真实行，前向隐私门仍通过

    揭示拆分训练返回梯度以零支撑暴露诱饵行并泄露训练内容

    arXiv
    2609.04382
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    白盒
    测试
    35B-A3B、Qwen3-0.6B
    摘要论文揭示拆分训练中反向梯度零支撑完全暴露诱饵行，联合视图突破门控，裁剪加噪可有效缓解。

    这是一项关于双节点大语言模型拆分训练系统的系统安全案例研究，揭示了评估工具遗漏反向信道所导致的静默隐私失效。

    深度解读完整解读
  11. 评测与基准arXiv 2609.02316

    Counter-GEO-Bench：现有护栏难挡 GEO 虚假信息

    构建 COUNTER-GEO-BENCH，评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御

    arXiv
    2609.02316
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    测试
    C-GEO Guard、Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B 等 11 个

    摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准，揭示通用护栏的失效与反作用，并提出了有效的轻量对比检测基线。

    深度解读完整解读
  14. 防御arXiv 2609.23586

    VidMark：面向视频生成模型知识产权保护的高效水印方案

    提出 VidMark 水印方案，核验视频生成模型的输出来源与所有权

    arXiv
    2609.23586
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    Stable Video Diffusion (SVD)、Wan、Open-Sora
    摘要VidMark 加解码器引导微调，把模型签名写入 VGM 输出并用于两项核验。

    Huang 等人提出一套面向视频生成模型的生成内嵌水印方案，用来同时判断一条视频是否来自受保护模型，以及一个嫌疑模型是否为该模型的拷贝。

    深度解读完整解读
  15. 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
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    灰盒
    测试
    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。

    深度解读完整解读
  16. 防御arXiv 2609.39548

    NDDL：用正常扩散动力学为文生图模型做后门防御

    提出 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token

    arXiv
    2609.39548
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    Pixart-α、Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion XL 等 4 个
    摘要NDDL 从良性扩散轨迹学习正常转移，用动态不一致检测后门并定位触发 token。

    NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。

    深度解读完整解读
  19. 攻击arXiv 2609.07051

    TrojanWorld：通过想象引导对世界模型智能体植入后门

    提出 TrojanWorld，通过想象引导给世界模型智能体植入供应链后门

    arXiv
    2609.07051
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    具身与机器人
    测试
    TD-MPC2、DreamerV3、R2-Dreamer

    摘要TrojanWorld 揭示了世界模型智能体的供应链后门风险，通过在世界模型中操纵想象可实现对闭环动作的持续控制。

    深度解读完整解读
  20. 评测与基准arXiv 2609.08901

    论文揭示 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影

    诊断 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影

    arXiv
    2609.08901
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    ResNet-18、ResNet-50、GroupNorm-ResNet-18 等 4 个
    摘要一次不改权重的 BN 重校准能翻转多数方法的表面遗忘，但不改变权重里的编码器泄露。

    BN illusion 是作者对近似机器遗忘评测中一种 BatchNorm 测量伪影的命名：不改权重、只用 retain 数据重算运行统计，就可以把表面遗忘准确率翻过来。

    深度解读完整解读
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