跳到正文
10月13日 · 周二

全部论文

找到 29篇

另有215篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 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。

    深度解读完整解读
  2. 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。

    深度解读完整解读
  3. 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

    发表
    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
    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。

    深度解读完整解读
  4. 评测与基准arXiv 2610.06898

    DIBench:面向移动 GUI 智能体多候选选择决策完整性的安全基准

    用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-VL(32B)、Qwen3-VL(32B)、GUI-Owl(32B) 等7个

    摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准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

    发表
    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。

    深度解读完整解读
  6. 评测与基准arXiv 2609.32616

    Cave-Bench:虚假指控下 LLM 智能体最高 60.06% 的运行会破坏正确工作

    提出 CAVE-BENCH,评测智能体在虚假指责下破坏已完成的正确工作

    发表
    被测模型
    Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5、GPT-5.6-Sol 等14个

    摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH,发现强模型易推翻已知证据,提出了门控缓解方案。

    深度解读完整解读
  7. 风险行为arXiv 2609.30266

    研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹

    测试编程智能体被诱导或自主篡改自身执行轨迹的行为

    发表
    被测模型
    GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等11个
    摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力,发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据,亟需建立独立拦截记录机制。

    这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。

    深度解读完整解读
  8. 防御arXiv 2609.22724

    MATE:面向移动 Agent 的策略感知安全审计方法

    提出移动 Agent 轨迹审计器 MATE,判断轨迹是否违反可编辑安全策略

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    MATE-0.5B、MATE-1.5B、MATE-3B
    摘要MATE 用合成轨迹微调轻量审计器,在可编辑策略下判断移动智能体轨迹是否违规并给出解释。

    MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器,在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。

    深度解读完整解读
  9. 攻击arXiv 2609.13889

    PMPA:针对 OpenClaw 与 Claude Code 的持久记忆投毒攻击

    提出 PMPA,经外部源向 Agent 持久记忆投毒并跨会话泄露隐私

    发表
    被测模型
    DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3-Max

    摘要论文提出了持久记忆投毒攻击 PMPA,报告了 harness 智能体在处理外部数据时易受跨会话记忆投毒与隐私泄露的风险。

    深度解读完整解读
  10. 攻击arXiv 2609.09865

    CGMIA:用成员推理攻击检测代码生成基准的数据泄漏

    提出 CGMIA,检测代码生成基准样本是否泄漏进训练集

    发表
    攻击者
    灰盒
    被测模型
    Qwen2.5-Coder (3B)、CodeGemma (2B)、DeepSeek-Coder (1.3B) 等5个
    摘要CGMIA 融合相似度、通过率、困惑度与 CodeBERT,在模拟泄漏上优于八个 MIA 基线。

    CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集,使评测不依赖对训练语料的直接访问。

    深度解读完整解读
  11. CS-Guard:首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准

    提出 CS-Guard 基准,评测代码生成护栏对虚构场景攻击的防御

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等7个

    摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard,评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。

    深度解读完整解读
  12. 攻击arXiv 2609.01023

    Akrasia:针对推理型代码 LLM 的隐蔽后门攻击

    提出隐蔽后门攻击 AKRASIA,在推理代码模型提示中植入触发器并伪装思维链

    发表
    被测模型
    Claude-Sonnet-5、GPT-5.5、Gemini-3.5-flash 等7个

    摘要论文针对推理代码大模型提出了隐蔽推断期后门攻击 AKRASIA,揭示了模型思维链可被利用进行欺骗性伪装的安全隐患。

    深度解读完整解读
  13. 攻击arXiv 2608.27439

    RedEvoAgent:以经验驱动技能演化的自动红队智能体

    提出 RedEvoAgent,演化攻击技能对黑盒智能体做自动红队

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    MiniMax-M2.5、DeepSeek-V4-Flash、Qwen3.5-35B
    摘要RedEvoAgent 用验证棘轮演化可读攻击技能,在两种产品级 harness 上多数设置高于固定工具与红队基线。

    RedEvoAgent 是面向产品级 black-box 智能体的自动红队方法,用一份可演化、人类可读的攻击技能编排多个越狱工具。。

    深度解读完整解读
  14. 防御arXiv 2608.21101

    ClawSentry:面向自主 LLM Agent 的渐进式多层安全监控网关

    提出 ClawSentry 多层监控网关,在技能准入和运行时拦截恶意技能与隐藏指令

    发表
    被测模型
    Codex/GPT-5.4、Codex/GPT-5.5、Claude Code/GLM-5.1 等6个
    摘要ClawSentry 用包准入、三级运行时门控和反绕过,压低 skill 攻击并保住干净任务。

    ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关,用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界,并把已被拒绝的效果记到会话里。

    深度解读完整解读
  15. 攻击arXiv 2608.09577

    ElasticBack:通过触发词与规则耦合在 LLM Agent 技能中植入条件后门

    提出 ElasticBack,在单个 Agent 技能中植入条件后门

    发表
    被测模型
    GLM-5.2、MiniMax-M3、GPT-5.4 等4个
    摘要ElasticBack 用冻结规则加遗传搜索演化 trigger,在单 skill 上做条件后门。

    ElasticBack 是放在 LLM agent 单个 skill 里的条件后门攻击。。

    深度解读完整解读
  16. 攻击arXiv 2608.06862

    SynChain:诱导计算机使用 Agent 自建攻击链并跨任务持久化

    提出 SYNCHAIN,诱导计算机使用 Agent 自建跨任务持久攻击链

    发表
    被测模型
    Qwen3.5-9B、Llama-3.1-8B、Ministral-3-8B

    摘要论文揭示了 CUA 自合成工件带来的内部供应链威胁,验证了潜伏载荷的跨任务传播能力与防御局限。

    深度解读完整解读