攻击arXiv 2610.11932
复旦团队测量 AI 搜索引用脆弱性：普通发帖可进入引用与答案文本
测量 AI 搜索引用脆弱性，证明普通公开发帖可进入引用与回答
- arXiv
- 2610.11932
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Grok、Doubao、ChatGPT 等10个
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。
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另有201篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 攻击arXiv 2610.09920
研究：多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Tomoro-ColQwen3-8B、ColQwen3.5-4.5B、Tomoro-colqwen3-embed-4b 等13个
- 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，用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
- arXiv
- 2610.09240
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- 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。
- 攻击arXiv 2610.02373
HDI 攻击：篡改 GraphRAG 辅助结构可致 88–94% 攻击成功率
提出 HDI 攻击以篡改 GraphRAG 辅助结构破坏检索
- arXiv
- 2610.02373
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Microsoft GraphRAG、HippoRAG2
摘要论文形式化了 GraphRAG 辅助模式级实体攻击面，提出 HDI 攻击并验证其攻击效果。
- 攻击arXiv 2610.01871
研究者提出 IMMRAG 攻击，可从多模态 RAG 数据存储中提取医学与文档图像
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
- arXiv
- 2610.01871
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Lumina-mGPT、Gemini 2.5 Flash Image Preview、CLIP ViT-B/16 等5个
- 攻击arXiv 2609.35155
LENS：检索增强生成中集合级投毒的整体危害大于各部分之和
提出 LENS，构造集合级 RAG 语料投毒以导向预设答案
- arXiv
- 2609.35155
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Qwen3.6-35B-A3B、Llama-3.1-70B-Instruct、DeepSeek-V4-Pro
- 攻击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
- arXiv
- 2609.35912
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 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搜索，并用 DOU 逃避检测
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- E5、Contriever-MSMARCO
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。
- 攻击arXiv 2609.14649
CIG-MIA：利用上下文信息增益对 RAG 系统发起成员推断攻击
提出 CIG-MIA，用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份
- arXiv
- 2609.14649
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Llama-2-13b-chat-hf 等6个
摘要CIG-MIA 用注入前后的答案似然差推断 RAG 库成员，灰盒可分性高于所列基线。
CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击，同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。
- 攻击arXiv 2609.12448
GraphProfiler 用个人知识图谱推断敏感属性并溯源到具体帖子
提出 GraphProfiler，用个人知识图谱从帖子历史推断敏感属性并溯源
- arXiv
- 2609.12448
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
摘要GraphProfiler 用源链接个人知识图谱做属性推断，准确率接近文本基线，并把证据定位到少量源帖。
GraphProfiler 是一个可审计的 LLM 敏感属性画像器：用源链接个人知识图谱，把推断落到具体帖子。
- 攻击arXiv 2609.04533
Repeat-After-Me：针对黑盒 VLM 的自适应视觉提示注入攻击
提出 Repeat-After-Me 自适应视觉提示注入，诱导 VLM 智能体执行指定任务
- arXiv
- 2609.04533
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude-Opus-4.7、GPT-5.5、Gemini-3.1-Pro 等6个
摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入，在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
- 攻击arXiv 2609.02774
CodePoisonRAG：针对检索增强代码生成的知识投毒攻击
提出 CodePoisonRAG，对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞
- arXiv
- 2609.02774
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Qwen 3.5 9B、Code Llama 13B、DeepSeek-Coder-V2 16B
摘要CodePoisonRAG 展示了 RACG 外部知识库的新攻击面，在较低投毒率下可定向诱发指定漏洞并部分抵御防御。
- 攻击arXiv 2609.01325
VerTox：用可验证奖励引导的强化学习对神经排序模型实施语料投毒
提出 VerTox，用可验证奖励强化学习生成误导文档并投毒检索语料
- arXiv
- 2609.01325
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- SimLM-base、BGE-base、Cohere-embed-english-v3.0 等8个
摘要VerTox 以可验证奖励微调小 LLM，生成能抬高排序并腐蚀事实的投毒文档。
VerTox 用可验证奖励把小 LLM 微调成语料投毒生成器，用来探测神经排序器在注入文档下的暴露面。
- 攻击arXiv 2608.04565
研究者提出 Breadcrumbing 长程攻击，可劫持 DeepResearch 类搜索 Agent 的证据链
提出权威链劫持与轨迹引导策略演化，劫持搜索 Agent 的证据链
- arXiv
- 2608.04565
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen3.5-9B、Gemma4-31B、DeepResearch 等7个
摘要论文揭示了多步搜索智能体在受限中间人操纵下的脆弱性，提出 ACH 策略与 TGSE 演化方法并完成系统验证。
- 攻击arXiv 2607.04379
PA-LLM-RAG 框架的知识库投毒攻击与防御
提出策略 RAG 的知识库投毒攻击与检测防御 CLD-KB
- arXiv
- 2607.04379
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama 3.2
- 攻击arXiv 2607.00422
KidnapRAG：黑盒投毒攻击劫持 Agentic RAG 的推理链
提出 KidnapRAG，用投毒文档黑盒劫持 Agentic RAG 的推理链
- arXiv
- 2607.00422
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen2.5-32B-Instruct、Llama-3.3-70B-Instruct、QwQ-32B 等5个
摘要顺序投毒可把多步推理拖向指定应答，作者称关键在持续引导而非单次注入。
KidnapRAG 是针对 Agentic RAG 的 black-box 语料投毒：攻击者不能访问模型、提示词、检索器或私有轨迹，只能发布可能被检索的文档，并利用公开界面上的推理与搜索查询。
- 攻击arXiv 2606.12716
PaperGuard：针对多模态 AI 同行评审的攻击与防御基准
提出 PaperGuard，用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
- arXiv
- 2606.12716
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Claude-sonnet-4.5、GPT-4o、GPT-4.1 等11个
摘要PaperGuard 测到提示注入与白盒视觉抬分，并比较分块检索防御。
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
- 攻击arXiv 2606.11265
论文提出 CRCP 投毒框架，揭示 RAG 分块与重排序下的投毒失效问题
提出 CRCP 框架，优化分块与重排下的 RAG 语料投毒
- arXiv
- 2606.11265
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-4o、DeepSeek-R1、Qwen3-Max 等11个
摘要CRCP 把投毒做成多阶段一致性问题。
CRCP 研究的是带分块和重排的 RAG 语料投毒，而不是只提高文档级检索分数。
- 攻击arXiv 2606.01212
DiscourseFlip：针对黑盒 RAG 的话语级观点操纵攻击
提出 DiscourseFlip，用有限文档投毒操纵黑盒 RAG 的话语级观点
- arXiv
- 2606.01212
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama3.1-8B-Instruct、Qwen3-8B-Instruct、BGE 等5个
摘要DiscourseFlip 按语义图分配投毒预算。
DiscourseFlip 是针对黑盒 RAG 的话语级观点操纵。作者要处理的缺口是：只打单条查询或主题局部查询时，覆盖窄，目标受审查时容易被隔离，也难沿相关话题传播。攻击者不能看检索器或 LLM 内部，也不能改提示词模板，只能在文档数、生成 token 和 SEO 编辑距离限制下注入少量文档。
- 攻击arXiv 2605.28074
SilentRetrieval：以语义保持的对抗数据投毒劫持检索增强生成
提出 SilentRetrieval，以语义保持对抗文档投毒劫持 RAG 检索与生成
- arXiv
- 2605.28074
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama-2-7B-Chat、Mistral-7B-Instruct-v0.2、Qwen-7B-Chat 等10个
摘要两阶段投毒在单文档协议下兼顾检索劫持、生成操纵与近良性困惑度。
SilentRetrieval 是针对 RAG 的两阶段语料投毒，在每查询一篇、合成目标答案的统一协议下，同时处理检索劫持、生成操纵和流畅度。