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10月13日 · 周二

全部论文

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  1. 攻击arXiv 2610.13928

    AI 模型可被证明地隐藏任意能力

    提出数字锁编译,把可执行网络加密进宿主权重以隐藏任意能力

    发表
    被测模型
    Gemma 3 270M
    摘要作者用数字锁隐藏可执行能力,并称化学与奇偶任务上的引出未恢复该能力。

    作者构造一类把可执行网络加密进权重的后门,用来讨论白盒引出审计在供应链攻击下的界限。。

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  2. 攻击arXiv 2610.12644

    癌变式后门攻击:借助不可见 token 与阶段控制器实现渐进激活

    提出 Cancerous 后门,用不可见阶段 token 分阶段腐蚀推理

    发表
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3
    摘要隐藏 token 加阶段控制器使后门随触发累积腐蚀推理,作者认为只看答案会漏掉它。

    Cancerous Backdoor Attack 把 LLM 后门从一次激活改成随触发累积推进的多阶段推理腐蚀。

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  3. 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

    发表
    被测模型
    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。

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  4. 攻击arXiv 2610.10612

    PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器

    提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器

    发表
    被测模型
    CISCO、HSS、AUDITOR 等8个
    摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区,提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。

    这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。

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  5. 攻击arXiv 2610.09027

    P-VMI:对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话

    提出持久视觉记忆注入,使对抗图像经缓存在触发时操控输出

    发表
    被测模型
    Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B

    摘要论文提出 P-VMI,证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型,强调了保留状态的安全风险。

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  6. 攻击arXiv 2610.07723

    研究者提出答案侧后门:让模型自生成触发词绕过安全拒答

    提出回答端后门,让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答

    发表
    被测模型
    Llama-2-7B-chat-hf、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma-7B-it 等4个

    摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击,指出输入端防护存在盲区。

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  7. 攻击arXiv 2610.07654

    研究揭示策略蒸馏的安全后门风险

    测量带后门教师经 OPD 向干净学生迁移潜伏后门

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-1.5B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
    摘要作者称 OPD 可在压低无触发词有害率时迁入后门。

    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。。

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  8. 攻击arXiv 2610.07645

    SkillPoison:用成功经验投毒自进化 Agent 的技能形成

    提出 SkillPoison,用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    deepseek-v4-flash、Qwen V3.8 Flash、GPT-5.5
    摘要SkillPoison 通过局部有效且验证成功的经验诱导技能过度泛化,在多个评测基准上实现了持久的下游攻击影响。

    SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式,通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。

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  9. 攻击arXiv 2610.07510

    PersistBD:攻击者可在发布前强化后门,使其在开发者 SFT 与 RL 后仍保持高攻击成功率

    提出 PERSISTBD,发布前强化供应链后门使其经良性 SFT 与 RL 后仍外发凭据

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
    摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。

    本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调(SFT)和强化学习(RL)后训练时的后门持久性风险。

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  10. 攻击arXiv 2610.06670

    研究者提出 Reward Stealing Attack,从对齐模型行为反推安全奖励实施攻击

    提出 ReSA,从对齐模型行为恢复安全奖励并在解码时反转

    发表
    攻击者
    白盒、灰盒
    被测模型
    Llama3.1-8B-Instruct、Gemma-7B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等9个
    摘要ReSA 用最大熵 IRL 从对齐模型行为恢复代理安全奖励,并在解码时反转以诱导有害输出。

    ReSA 是一种对抗攻击:从对齐模型的可观察行为恢复代理安全奖励,再在解码时把该奖励反过来用。。

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  11. 攻击arXiv 2610.06049

    研究者提出仅修改 SAE 解码器的后门攻击,可在不改动语言模型的情况下植入行为

    提出只改 SAE 解码器的后门,在冻结语言模型上植入代码插入

    发表
    被测模型
    Gemma 3 4B Instruct、Qwen3 1.7B、Llama 3.1 8B Instruct
    摘要只改解码器的 SAE 可带上代码插入后门,且若干常规质量指标变化不大。

    只改 SAE 解码器、冻结编码器与语言模型,即可把代码插入行为放进推理时的辅助组件。作者把这视为 SAE 供应链问题:checkpoint 一旦替换某一层激活,就参与后续计算,而不只是解释工具。

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  12. 攻击arXiv 2610.05943

    CRIME 框架利用良性 Agent 技能组合诱发恶意行为

    提出 CRIME 框架,组合良性 Agent 技能诱发恶意行为

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    DeepSeek-V4-Flash、GPT-4o-mini、GPT-4o 等6个
    摘要良性技能经 DCA 或 ACA 组合后可产生恶意环境后果,单独审查对不上。

    CRIME 把公共技能库中各自通过审查的技能配成两两组合,看联合执行能否实现指定恶意任务。。

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  13. 攻击arXiv 2610.05793

    研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型

    提出拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

    摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。

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  14. 攻击arXiv 2610.05453

    研究者提出 Privacy-Leaking Watermarks,可在本地多模态模型中泄露对话隐私

    提出 PLW,用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像

    发表
    被测模型
    OmniGen2、BAGEL-7B

    摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印,检出随触发、模型和间隔变化。

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  15. 攻击arXiv 2610.04589

    StegoMemory 红队测试:智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道

    提出 StegoMemory,评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等13个

    摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。

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  16. 攻击arXiv 2610.03124

    研究提出 Untag 攻击框架,使开源大模型触发标签滥用检测机制失效

    提出 UNTAG,绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测

    发表
    攻击者
    黑盒、白盒
    被测模型
    Llama2 (7B)、Llama3 (8B)、Qwen2.5 (7B)
    摘要作者用 UNTAG 评估 trigger-tag,认为其不能充当开放权重滥用检测的主要边界。

    UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估:信号可以在解码期注入,也可以写进权重,但攻击者若能改输出或改已发布权重,检测可以失效。

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  17. 攻击arXiv 2609.39607

    Pretext 攻击绕过 NVIDIA SkillSpector 等 Agent 技能扫描器

    提出 PRETEXT 攻击,迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    白盒
    被测模型
    glm (z-ai/glm-5.1)、qwen3t (qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)、gpt-oss (openai/gpt-oss-120b)
    摘要论文提出了针对多阶段技能检测器的白盒攻击,揭示了单纯依赖大模型自适应检测的局限。

    PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。

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