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10月12日 · 周一

全部论文

找到 64篇
筛选3

攻击类型

越狱41投毒与后门6提取与窃取3检测规避14

攻击技术

梯度与表征优化47自动化搜索53多轮渐进22编码与混淆44角色扮演与说服25对话结构操控11推理链操控10跨模态载荷45侧信道3针对防御23潜伏触发19

影响

有害内容44数据与隐私泄露4输出被操纵9监督失效5

系统形态

模型与 API64LLM 应用8AI Agent34coding agent12

攻击者权限

黑盒33灰盒3白盒5

攻击面/入口

用户输入49图像与音视频19训练数据7权重与梯度7推理服务与硬件3

层

提示层47模型层7训练与数据层8

系统组件

护栏与评审18监控器3推理链4微调与开源权重7视觉12音频3图像生成10多模态23
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 232篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击技术：编码与混淆攻击技术：针对防御系统形态：模型与 API清除全部

另有232篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv 2610.11766

    研究提出意图恢复率作为 LLM 安全评测的补充指标

    提出 IRIS，用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因

    arXiv
    2610.11766
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    GPT-4o、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 等6个
    摘要无害输出的证据权重取决于任务是否被恢复。

    IRIS 把意图恢复当作中间信号，用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。

    深度解读完整解读
  2. 评测与基准arXiv 2610.09033

    研究发布 ASRD 数据集，评测五款开源模型在非规范输入下的安全表现

    arXiv
    2610.09033
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Gemma 2 9B、Gemma 3 4B、Llama 3.1 8B 等6个
    摘要五模型、七族表面形式的四态评测里，低有害遵从不等于读懂后的安全处理。

    ASRD 用四态标签检查五个开源模型如何处理非规范表面上的有害请求。

    深度解读完整解读
  3. 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

    arXiv
    2610.07723
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    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。

    深度解读完整解读
  4. 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

    arXiv
    2610.06670
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    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。。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2610.02302

    研究者提出意图隐藏越狱的信息论框架，分析组合式攻击

    提出组合式意图隐藏越狱，按先验后验匹配选择辅助任务

    arXiv
    2610.02302
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3-8B 等7个
    摘要用信息论选含目标的任务组合，再看查询能否既隐藏意图又让目标被执行。

    这篇工作把组合式意图隐藏写成任务选择：有害目标必须留在 bundle 里，同时让估计的有害意图概率贴近全集先验，或降到阈值以下。

    深度解读完整解读
  7. 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

    arXiv
    2610.03124
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    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。

    深度解读完整解读
  9. 攻击arXiv 2609.38253

    CollageAttack：利用跨模态对齐缺陷对 T2I 模型实施空间文本组合越狱

    提出 CollageAttack，用空间文本碎片重组越狱文生图模型

    arXiv
    2609.38253
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-Image-2、Doubao-Seedream-5.0-Lite、Wan2.7-Image-Pro 等5个

    摘要系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞，证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。

    深度解读完整解读
  10. 攻击arXiv 2609.27124

    Fed-ADR：用恶意编排服务器协同客户端梯度操纵攻击联邦学习

    提出 Fed-ADR，用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复

    arXiv
    2609.27124
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    灰盒
    被测模型
    CNN（MNIST：2 Conv + 3 FC）、CNN（Fashion-MNIST：6 Conv + 1 FC）、ResNet18（CIFAR-10）
    摘要Fed-ADR 用 gray-box 编排攻击绕过多种聚合防御，再用 Hessian 一致性检测和窗口内恢复把准确率拉回。

    Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架：编排服务器改写合谋客户端的梯度，使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性，同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。

    深度解读完整解读
  13. 攻击arXiv 2609.15989

    研究者提出 plan injection 攻击，可绕过思维链监控

    提出 plan injection 攻击，植入良性伪装计划以绕过思维链监视器

    arXiv
    2609.15989
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    灰盒
    被测模型
    Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-8B、DeepSeek-R1-0528 等6个

    摘要论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理，使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。

    深度解读完整解读
  15. 攻击arXiv 2609.10117

    研究揭示基于混淆的端侧 LLM 保护方案的安全边界

    提出 Collapse，从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型

    arXiv
    2609.10117
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    BERT-Base、ViT-Base、Qwen2.5-0.5B 等4个
    摘要Oprior 是四原语复合的安全边界，Collapse 利用列方向泄漏抽取替代模型，Oext 只被同一攻击评测。

    这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆，给出该族的典范边界，再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。

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  16. 攻击arXiv 2609.09553

    研究：任意密文攻击前沿大模型无需微调即可越狱

    提出任意字母置换密码越狱，无需微调即可诱导有害输出

    arXiv
    2609.09553
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3 Flash (preview) 等7个

    摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码，进而绕过分类器与对齐，作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。

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  17. 攻击arXiv 2609.08236

    研究：内容不变的风格包装可翻转 LLM 安全评判器的判定

    提出内容不变样式包装，翻转安全评审器的判定

    arXiv
    2609.08236
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-4o-mini (gpt4o)、GPT-4o-mini (strongreject)、DeepSeek-Chat 等7个
    摘要论文揭示特定安全评审器易受保持内容不变的外层包装诱导改变判定，并指出安全评估应将判定稳定性作为重要考量指标。

    这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。

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  19. 攻击arXiv 2609.07216

    DIVA：利用视觉锚点对视频生成模型实施多模态越狱

    提出 DIVA，将有害意图拆成视觉锚点与运动文本以越狱视频生成模型

    arXiv
    2609.07216
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Wan、CogVideoX、LTX-Video 等9个
    摘要DIVA 用视觉锚点抑制语义漂移做视频越狱，并给出多条件安全基准 TI2VSafetyBench。

    DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱：用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。

    深度解读完整解读
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