防御arXiv 2610.11848
SemField：免训练的语义水印
提出语义水印 SemField，在释义与结构改动后仍识别生成文本归属
- arXiv
- 2610.11848
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.2-1B、Qwen3-1.7B、OPT-1.3B
摘要训练无关的文档级语义水印。
SemField 是提供方在生成时嵌入、事后用密钥检测的零比特语义水印，用来在释义和句子级结构改动后识别本方模型文本。
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- 攻击arXiv 2610.09264
研究者提出 PackHallu：经规则文件提示注入对编码 Agent 发起包幻觉攻击
提出 PackHallu，经规则文件提示注入诱导编码 Agent 换用攻击者指定包
- arXiv
- 2610.09264
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen2.5-Coder-7B、Qwen3-Coder-30B、Devstral-Small-2-24B 等19个
摘要PackHallu 诱导规则文件换包。
PackHallu 研究一种针对编程智能体规则文件的提示注入：让智能体在本应使用合法依赖时，改导入攻击者指定并控制的包。
- 防御arXiv 2610.09159
SpecGuard 用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
提出 SPECGUARD，用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
- arXiv
- 2610.09159
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5、Claude Fable 5 等4个
- 风险奖励作弊
摘要提出预执行冲突检测与证明框架，在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。
- 评测与基准arXiv 2610.07639
HarnessSecurity-Bench 横向评测六款编码智能体框架的安全机制
评测编码智能体 harness 安全机制在对抗任务中的防护效果
- arXiv
- 2610.07639
- 发表
- 层
- 应用层
- 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
- arXiv
- 2610.07510
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
摘要作者称功耗单独只能弱约束隐藏算力。
这篇工作定量估计片外功耗能为算力核验排除多少未声明运算。
- 攻击arXiv 2610.06848
TranScope：利用 CPU 性能计数器对 Transformer 做成员推断攻击
提出 TRANSCOPE，用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
- arXiv
- 2610.06848
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- BERT (4.4M-340M)、ViT (22M-307M)、Pythia (70M-2.8B) 等5个
摘要TRANSCOPE 揭示了分词器在嵌入表引发的硬件访问局部性差异，证实微架构计数器可突破恒定时间与置信度遮蔽防御。
- 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
- 被测模型
- 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。
- 防御arXiv 2610.05163
研究者在 Claude Code 和 Codex 上构造分段提示注入并发布边界动作审计基准
提出 PAA 方法，在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
- arXiv
- 2610.05163
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (v2.1.172, Claude Sonnet 5)、Codex CLI (v0.144.0, GPT-5.5)
摘要论文针对长流程注入提出边界动作审计与 PAA，在保持低误阻的同时实现高拦截率。
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
- 攻击arXiv 2610.05139
研究揭示代码注释中的上下文注入攻击面
提出推理时上下文注入，用代码注释诱导补全生成含弱点的代码
- arXiv
- 2610.05139
- 发表
- 层
- 提示层
- 被测模型
- StarCoderBase、DeepSeek-Coder-base、Qwen2.5-base 等10个
- 攻击提示注入
- 防御arXiv 2610.04763
UT Austin 将 SynthID 水印嵌入基因组语言模型，凭 DNA 序列和密钥追溯 AI 生成片段
把 SynthID 嵌入基因组语言模型采样，并用位置无关检测追溯生成序列
- arXiv
- 2610.04763
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Carbon-500M、GENERator-v2-eukaryote-1.2b-base
摘要两个六碱基基因组模型嵌入 SynthID 后，位置无关验证能找回水印，作者称这只是统计检测。
作者在两个六碱基基因组模型的采样里嵌入 SynthID，并让验证者在不知道起点、链和 token phase 时做一次校正后的检出。
- 防御arXiv 2610.02817
RMCW：基于 Reed-Muller 码的抗删除 LLM 水印方法
提出抗删除水印 RMCW，在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
- arXiv
- 2610.02817
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- OPT-1.3B、Llama-3.1-8B-Instruct
- 分析与理论arXiv 2610.02504
HXAI：分布式能源系统中的分层隐私保护可解释 AI 框架
提出 HXAI 分层隐私解释框架，本地保留细解释并只发布加噪摘要
- arXiv
- 2610.02504
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- gradient-boosted tree regression models
- 攻击提取与窃取
摘要HXAI 把无噪声局部 SHAP 留在家庭内，只聚合差分隐私摘要。
HXAI 是面向分布式能源系统的分层隐私保护解释框架，服务规划、监测与诊断，而不是实时控制。
- 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
- 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
- 攻击恶意使用
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。
- 防御arXiv 2609.37310
AutoMark：让自动研究流程自主发现更优 LLM 水印方案
提出 AutoMark，自动搜索并统计检验 LLM 文本水印
- arXiv
- 2609.37310
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3.8-27B、GPT-6 Astra 等5个
摘要AutoMark 的贡献同时包含搜索出的水印，以及用于约束自动研究误报与评测漏洞的验证框架。
AutoMark 是一套自动水印研究框架：先检查生成分布和误报性质，再比较检测、编辑鲁棒性与质量，最后人工分析组件并做留出评测。
- 评测与基准arXiv 2609.36817
pikit：面向间接提示注入研究与评测的可组合工具包
构建可组合工具包 pikit，评测编码智能体的间接提示注入
- arXiv
- 2609.36817
- 发表
- 层
- 应用层
- 攻击提示注入
摘要pikit 提供组合式间接注入评测。
pikit 是面向间接提示注入研究的组合式工具包，主要贡献是组织攻击、投递通道、防御和判定流程，而非提出新的攻击优化算法。
- 防御arXiv 2609.38239
推理层安全：防御对抗性推理与基础设施滥用
用 SCM 合成会话并训练检测器识别推理层滥用
- arXiv
- 2609.38239
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- gradient-boosted detector (GBDT/XGBoost)
- 防御arXiv 2609.36372
TTMark：超越单 token 熵的成对无失真水印
提出成对无失真水印 TTMARK，增强低熵下的机器文本检测
- arXiv
- 2609.36372
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama3.2-3B-Instruct、Mistral-v0.3-7B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
摘要TTMARK 用水印化相邻 token 对利用条件熵，在多种无失真方案上提高检测并保持生成质量。
TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印：对相邻 token 的联合分布重加权，而不是逐 token 独立重加权。
- 防御arXiv 2609.35659
Tracekit：面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
- 攻击arXiv 2609.33910
论文提出残留授权重放攻击：长期运行 Agent 的授权可跨任务复用
提出残余权限重放攻击，跨任务复用长期 Agent 的历史授权绕过确认
- arXiv
- 2609.33910
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-4.1、Gemini-3.1-Flash-Lite、Qwen3-14B 等6个