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10月13日 · 周二

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找到 3篇
筛选5

攻击类型

提示注入17投毒与后门7检测规避1恶意使用2

攻击面/入口

用户输入27网页与界面4文档与消息14工具返回6工具与技能描述5代码仓库与依赖3图像与音视频14权重与梯度4分发渠道3

层

模型层0应用层3
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 216篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：检测规避攻击类型：恶意使用攻击面/入口：代码仓库与依赖层：模型层层：应用层清除全部

另有216篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2610.01768

    LLMLeak：借 LLM 合法网页抓取实施隐蔽数据外泄

    提出 LLMLeak，借合法网页抓取把 URL 中的秘密隐蔽外传

    arXiv
    2610.01768
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Meta-Llama-3.3-70B-Instruct、Meta-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct、Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 等18个
    摘要作者称第三方外传可发生于正常网页获取，防护需考虑工具请求而不只考虑提示注入。

    LLMLeak 是利用网页获取请求携带预先编码秘密的隐蔽通道攻击。它关注恶意软件已能读取数据、却因网络限制或监控无法直接外传的情形。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2608.06422

    CMU 研究：分片判断可避免 LLM 监督失效并抵御对抗利用

    提出分片监督，将评判标准分配给独立调用以抵御展示攻击

    arXiv
    2608.06422
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等4个
    摘要论文揭示决策负载是大模型监督的独立瓶颈，提出分片与辩论机制有效分离注意力与平衡证据，在多项高难度基准上实现稳健评判。

    本文系统研究了大语言模型在执行多标准监督与评判时的决策负载瓶颈及其安全风险。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2604.02947

    AgentHazard：评估计算机使用智能体有害行为的基准

    提出 AgentHazard 基准，评测计算机使用智能体的执行层有害行为

    arXiv
    2604.02947
    发表
    层
    应用层
    场景
    网页与电脑操作、coding agent
    被测模型
    Qwen2.5-72B-Instruct、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、Qwen3-32B 等12个
    摘要AgentHazard 评估了计算机使用智能体的执行安全，作者认为模型层对齐无法可靠保障智能体层面的安全性。

    AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准，重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。

    深度解读完整解读
已经到底了