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10月12日 · 周一

全部论文

找到 47篇
筛选1

攻击类型

投毒与后门5

攻击技术

梯度与表征优化6自动化搜索3跨模态载荷3潜伏触发4

模型自身风险

奖励作弊3Agent 危险操作10拒答失当3

防御类型

模型加固7推理时干预3

影响

越权操作12输出被操纵6可用性与可靠性12

系统形态

模型与 API853LLM 应用136AI Agent644coding agent135science agent32web agent34网页与电脑操作19多智能体77具身与机器人47

攻击面/入口

用户输入5图像与音视频8训练数据3

层

提示层6模型层10应用层17训练与数据层14

系统组件

护栏与评审3监控器3视觉11多模态13
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 281篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：具身与机器人清除全部

另有281篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 其他arXiv 2610.13479

    本地智能体 AI 框架为安全保证生成边缘案例场景

    提出本地双模型闭环，生成自主系统安全保障的边缘场景

    arXiv
    2610.13479
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用、具身与机器人
    被测模型
    PPO
    摘要本地闭环生成 JSON 边缘场景。

    作者搭建了一个可在笔记本上运行的本地智能体闭环，用来为自主系统的安全论证生成边缘场景，而不是发布一个新的公开测试集。

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  4. 防御arXiv 2610.12432

    FAITH：面向高维系统的可行性感知安全过滤强化学习框架

    提出 FAITH 安全过滤强化学习框架，训练高维系统在约束下优化任务回报

    arXiv
    2610.12432
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    具身与机器人
    摘要FAITH 分开安全过滤与回报优化。

    FAITH 是面向高维系统的无模型安全过滤强化学习框架：安全修正与任务回报分属不同模块。

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  7. 分析与理论arXiv 2610.09517

    审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度

    开环审计冻结视觉语言安全分，发现其反映场景模板而非危险感知

    arXiv
    2610.09517
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14、Qwen2-VL-7B
    摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制，指出其反映场景模板而非危险感知，为安全强化学习评估提供了严谨基准。

    本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。

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  9. 其他arXiv 2610.08917

    CARE：为视觉-语言-动作模型推理加速提供认证式选择

    提出 CARE，离线认证 VLA 加速配置的回合级失败风险并选出最快合格候选

    arXiv
    2610.08917
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    OpenVLA-OFT、π0.5、π0 等5个
    摘要CARE 以配对回合认证加速诱发失败，在预算内选最快候选，不足则保留参考。

    CARE 在部署前从加速配置中选出最快、且加速诱发失败风险能被有限样本认证为低于用户预算的候选。证据不足就保留全计算参考策略。

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  10. 防御arXiv 2610.08761

    VeriFine：通过扩展验证实现具身推理的自我改进

    提出 VeriFine，用双环协同扩展验证以实现具身推理自我改进

    arXiv
    2610.08761
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    Alpamayo 1.5 8B、Qwen3-VL 2B、Claude Opus 5
    摘要VeriFine 用双环协同演化具身推理的策略、课程和评审，驾驶与导航的策略分和评审对齐都上升。

    VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化，用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。

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  14. 攻击arXiv 2610.06083

    研究者提出面向深度强化学习的轨迹级可迁移黑盒对抗攻击

    提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报

    arXiv
    2610.06083
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    DQN、Double DQN (DDQN)
    摘要轨迹级后退视界攻击在 CartPole 上比逐步 FGSM 类和 Sign 噪声更压低回报。

    这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。

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  16. 其他arXiv 2610.05689

    研究者提出用可逆神经网络为 AI 控制系统寻找可证明的前向不变集

    提出用可逆网络为给定 AI 控制器寻找可证明前向不变集

    arXiv
    2610.05689
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    Pendulum AI-controller、Cart pole AI-controller、PVTOL AI-controller
    摘要用潜空间超矩形加解析验证，为事先给定的 AI 控制器寻找 FIS。

    本文处理的是认证场景：AI 控制器事先给定，不能为了构造 Lyapunov 函数去改控制器，却仍要给出可解析核验的安全依据。

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  17. 防御arXiv 2610.05166

    安全动作不等于可行动作：VICS-G 为 VLA 策略做可行未来解码

    提出 VICS-G 可行未来解码，重排冻结 VLA 策略的动作候选

    arXiv
    2610.05166
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    SafeVLA (task-optimized / base)、SafeVLA (safety-aligned / safe)
    摘要作者用可行未来解码重排冻结 VLA 的下一步，并称 VICS-G 降低观测代价且完成率接近策略采样。

    训练无关解码器 VICS 在冻结 VLA 的推理阶段重排动作块，使当前选择带上该动作仍可能留下的安全完成质量。

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  18. 防御arXiv 2610.04616

    PerturBot 用扰动训练打破视觉-语言-动作模型的模态捷径

    提出 Perturbot 扰动训练，打破 VLA 的模态捷径

    arXiv
    2610.04616
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    π0.5
    摘要Perturbot 改训练数据以削弱三类模态捷径，GroundFscore 用来看成功是否来自任务证据。

    Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预，用来削弱模态捷径，并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。

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  19. 评测与基准arXiv 2610.04366

    CrashSim 用真实事故先验生成碰撞场景并构建 nuCrash 数据集

    提出 CrashSim 用真实事故先验引导扩散仿真并构建 nuCrash 评测自动驾驶规划器

    arXiv
    2610.04366
    发表
    层
    应用层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    Lane-graph planner、PDM-closed planner、IL planner 等5个
    摘要CrashSim 迁入真实事故先验生成场景。

    CrashSim 用检索到的真实事故先验引导扩散式多车仿真，为自动驾驶安全评测生成碰撞与近碰撞场景。。

    深度解读完整解读
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