防御arXiv 2610.13733
KVeil：ECCV 2026 LifeGenIP 不可学习视频挑战赛第一名方案
提出 KVeil，对人脸视频加扰动以阻止未授权定制复现身份
- arXiv
- 2610.13733
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Wan2.2-TI2V-5B、HunyuanVideo-1.5、Kling 3.0 等4个
摘要KVeil 把 LETHE 的参考读取破坏适配到挑战两阶段，榜单 Final 均列第一。
全部论文
另有255篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 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。
- 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
- 评测与基准arXiv 2610.08571
RAG-PIBench：可信 RAG 系统中提示注入检测的泄漏感知基准
提出 RAG-PIBench，评测 RAG 上下文中提示注入检测器
- arXiv
- 2610.08571
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- DistilBERT-base-uncased、DeBERTa-v3-base、MiniLM
- 攻击arXiv 2610.08331
STCA：研究者提出针对自动驾驶视频 VLM 的时空一致性对抗攻击
提出 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
- arXiv
- 2610.08331
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 无盒（离线迁移）
- 被测模型
- Video-LLaVA-7B、Qwen2.5-VL-7B、Dolphins
- 评测与基准arXiv 2610.07939
CCDF 数据集：Grok Imagine、Veo 3.1、Sora 2 伪造监控录像，十个深伪检测器基本认不出
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
- arXiv
- 2610.07939
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- C2P-CLIP、ForgeLens、D3-Im 等10个
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
- 防御arXiv 2610.07276
SAFESHIELD：小语言模型部署时安全的决策组织框架
提出 SAFESHIELD，组织小语言模型部署时的安全决策
- arXiv
- 2610.07276
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Qwen3-4B-Instruct
摘要SAFESHIELD 用可审计决策轨迹组织 SLM 部署时的四项安全决策，并报告协调依赖影响端到端结果。
SAFESHIELD 是面向小语言模型的部署时安全框架，把运行时安全从单项审核改写成可检查的决策过程。
- 评测与基准arXiv 2610.06339
BabelFake：面向多语言音视频 DeepFake 检测的基准数据集
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
- arXiv
- 2610.06339
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SpeechForensics、AVH-Align、(B)RAVEn
摘要BabelFake 为五语同意采集基准。
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
- 评测与基准arXiv 2610.06171
ControlPed 生成逼真行人危险动作场景，七款端到端驾驶模型 HDScore 从 88.8 降至 47.4
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
- arXiv
- 2610.06171
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DiffusionDrive、SSR、VAD 等7个
- 组件视频
- 防御arXiv 2610.05826
研究者提出临时可见性协议，限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露
提出临时可见性协议，限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露
- arXiv
- 2610.05826
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
摘要用截止期限制未核验可见时长。
这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议，把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。
- 评测与基准arXiv 2610.05586
AgentDoxx：联网搜索 Agent 对匿名访谈文本的再识别评测
构建 AGENTDOXX 基准，评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
- arXiv
- 2610.05586
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Terra、GPT-5 Mini、GPT-4.1 Mini 等10个
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX，揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
- 分析与理论arXiv 2610.04888
研究：事实核查评测可能混入声明时不可知的未来证据
测量事实核查评测混入的时序证据与参数泄漏
- arXiv
- 2610.04888
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Qwen3-14B、phi-4
- 组件RAG
摘要两条后见通道会抬高事实核查分数。
作者量的是 LLM 事实核查分数里，有多少来自 claim 当时还不可知的信息。通道有两条：预训练记住的结局，以及检索到的、写于 claim 之后的文档。
- 分析与理论arXiv 2610.04860
研究揭示文本水印会诱发模型幻觉，并提出两种缓解干预
分析文本水印在 RAG 中诱发事实幻觉的机制并提出干预
- arXiv
- 2610.04860
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- LLaMA 3.1 8B Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Qwen2.5-14B-Instruct
摘要论文揭示了生产环境文本水印导致模型事实退化的失效模式，分析了解码机制并提出针对性干预。
论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响，分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。
- 评测与基准arXiv 2610.04691
RAGStress：评测知识库退化下 RAG 鲁棒性的受控基准
提出 RAGStress 受控基准，评测知识库退化下的 RAG
- arXiv
- 2610.04691
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Claude Sonnet 4、Claude Opus 4.6、DeepSeek R1 等5个
- 组件RAG
摘要作者用 RAGStress 比较五系统。
RAGStress 是知识库损坏下的 RAG 受控压力测试。作者明确不把它当作模型排行榜。
- 防御arXiv 2610.02999
OmniConfess：用 Token 级「忏悔」缓解全模态幻觉
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
- arXiv
- 2610.02999
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-Omni-7B、Qwen3-Omni-30B-A3B、Nemotron-3-Nano-Omni-30B
- 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
- 评测与基准arXiv 2610.01218
AGO AI Quality Gate：面向 RAG 的证据优先发布决策框架
提出面向 RAG 的证据优先发布框架 AGO，并评测评审 adherence 判别
- arXiv
- 2610.01218
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- gpt-4o、gpt-4.1-nano
- 组件护栏与评审
摘要AGO 把缺失证据和评审误差写成显式发布状态，并要求按领域验证评审。
AGO 是部署在企业 RAG 评估业务中的自托管发布门控，用来决定一个版本应放行、人工复核还是拦截。
- 防御arXiv 2610.01058
MOMAT：面向量化 LLM 低功耗越狱防御的多图集混合框架
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定，防御量化模型越狱
- arXiv
- 2610.01058
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama2-13B、Llama2-7B、Mistral-7B
- 评测与基准arXiv 2609.39146
MADBench：多智能体辩论安全性评测基准发布
提出 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
- arXiv
- 2609.39146
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- gpt-4o、GPT-5、GPT-6 Astra
摘要MADBench 显示辩论能吸收部分准确率攻击，同时放大未授权读写。
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。