攻击arXiv 2610.09981
研究：LLM 路由决策日志可推断用户医疗、自伤等敏感话题
提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击
- arXiv
- 2610.09981
- 发表
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- RouteLLM (BERT router)、notdiamond-0001、Vela (vLLM Semantic Router)
摘要论文揭示并测量了 LLM 路由决策在无文本日志中的敏感话题泄露，验证了按类别公平性防御的有效性与边界。
- 评测与基准arXiv 2610.08871
CredLeak-Bench
提出 CredLeak-Bench，评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
- arXiv
- 2610.08871
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Sonnet 5、Claude Opus 4.8、Gemini 3.6 Flash 等7个
- 攻击提示注入
- 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。
- 评测与基准arXiv 2609.34790
CoSec：面向社区场景的 LLM Agent 安全基准
用 CoSec 评测社区 Agent 是否越界披露受保护信息
- arXiv
- 2609.34790
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- OpenClaw with Gemini 3.1 Pro、OpenClaw with Qwen 3.8 Max、OpenClaw with MiniMax M2.5 等13个
- 攻击arXiv 2609.27542
研究者用控制 token 注入删除 gpt-oss-20b 推理链并绕过思维链监控
提出控制标记注入，清空工具 Agent 的思维链以绕过推理监控
- arXiv
- 2609.27542
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- openai/gpt-oss-20b、google/gemma-4-26B-A4B-it、deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 等4个
摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过，且工具执行受解析器宽容度影响。
- 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
- arXiv
- 2609.13889
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 攻击arXiv 2609.12448
GraphProfiler 用个人知识图谱推断敏感属性并溯源到具体帖子
提出 GraphProfiler，用个人知识图谱从帖子历史推断敏感属性并溯源
- arXiv
- 2609.12448
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
摘要GraphProfiler 用源链接个人知识图谱做属性推断，准确率接近文本基线，并把证据定位到少量源帖。
GraphProfiler 是一个可审计的 LLM 敏感属性画像器：用源链接个人知识图谱，把推断落到具体帖子。
- 攻击arXiv 2609.06749
PMA 攻击：针对隐私保护 LLM 中嵌入到嵌入混淆的语义流形对齐方法
提出 PMA，用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
- arXiv
- 2609.06749
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- BERT-base、RoBERTa-base、T5-base 等6个
- 防御arXiv 2608.25431
GIFT：通过 GPU 信息流追踪在 LLM 服务中实现用户数据隔离
提出 GIFT，用加密与 GPU 信息流跟踪隔离共享 LLM 服务中的用户数据
- arXiv
- 2608.25431
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-14B、Qwen2.5-32B、Qwen2.5-72B 等6个
摘要GIFT 以加密隔离加 GPU 信息流规则，在 vLLM 与 DistServe 上强制用户数据隔离，并报告了吞吐开销。
GIFT 是作者为共享 LLM serving 做的用户数据隔离系统，并有启用机密计算的 GIFT-CC。作者在结论中称它是该场景的首个 IFT 设计。
- 攻击arXiv 2608.17485
KeyPooling：测量 LLM API 中继路径在何处瓦解提示缓存隔离
提出 KeyPooling，测量 API 中继何处瓦解提示缓存隔离
- arXiv
- 2608.17485
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- grok-4-fast-non-reasoning、grok-4-1-fast-non-reasoning、grok-3 等11个
摘要共享上游凭证使中继客户进入同一缓存域，保留身份或独立 principal 可分开。
KeyPooling测量 LLM API 中继在何处丢掉客户身份，使 prompt cache 不再按下游客户隔离。
- 评测与基准arXiv 2608.00677
OpenART 提出环境演化红队框架
构建 OpenART 竞技场，以 EMHA 演化持久环境评测智能体安全
- arXiv
- 2608.00677
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.5、Claude-Opus-4.8、GLM-5.2 等5个
- 攻击arXiv 2607.26115
OpenAI 发布 GPT-Red：通过自博弈训练自动化红队智能体
训练自博弈红队智能体 GPT-Red，规模化生成提示注入与越狱攻击
- arXiv
- 2607.26115
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-5.6、GPT-5.5、GPT-5.4 等8个
- 防御arXiv 2605.17380
Uber 提出 ADR 企业级 Agent 检测系统，在 7200 台主机部署十个月
提出企业级检测系统 ADR，识别编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
- arXiv
- 2605.17380
- 发表
- 层
- 应用层
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统，并在生产环境中验证了有效性。
- 评测与基准arXiv 2604.01438
ClawSafety：安全的 LLM，不安全的 Agent
提出 ClawSafety，评测个人智能体读到对抗工件后是否执行有害动作
- arXiv
- 2604.01438
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、GPT-5.1、Gemini 2.5 Pro 等5个
- 防御arXiv 2603.10726
PrefixWall：缓解共享 LLM 系统中的前缀缓存侧信道
提出 PrefixWall 选择性隔离共享前缀以缓解计时侧信道
- arXiv
- 2603.10726
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- gemma-3-4b-it、llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf、llava-onevision-qwen2-7b-ov-chat-hf 等9个
- 攻击提取与窃取
摘要PrefixWall 用缓存元数据按需切断跨用户前缀延续，以保留 APC 并限制 TTFT 侧信道。
PrefixWall 是多租户 LLM 服务上的系统级防御，用来限制 Automatic Prefix Caching 的 TTFT 侧信道，同时保留前缀复用。
- 攻击arXiv 2602.20595
OptiLeak：在多租户 LLM 服务中用强化学习高效重建提示词
提出 OPTILEAK，经 KV 缓存侧信道逐 token 重建他人提示
- arXiv
- 2602.20595
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen-2.5-3B-Instruct、Qwen-2.5-7B-Instruct、Qwen-2.5-14B-Instruct 等4个
摘要OPTILEAK 用 SFT 与 hard-token DPO 降低每 token 请求数，作者称缓存提示泄露的风险高于先前报告。
- 攻击arXiv 2601.01296
激进压缩使大语言模型权重窃取成为可能
提出面向渗出的权重压缩，评估推理服务器权重窃取可行性
- arXiv
- 2601.01296
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2.5-1.5B 等8个
摘要作者用残差量化加微调压缩权重，并称法医水印便宜且微调后仍可解码。
这篇工作把 LLM 权重渗出看成 APT：攻击者已有未加密权重，但必须把完整权重藏进推理 API 的合法输出。作者认为可压缩性是被忽略的因素，因为推理量化要求解压后仍能低开销前向，而偷权重的人可以接受事后微调。
已经到底了