跳到正文
10月13日 · 周二

全部论文

找到 20篇

另有213篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 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

    发表
    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。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2610.01062

    Kernelized Activation Steering:将激活引导推广到再生核希尔伯特空间的新框架

    提出核化激活引导 KAS,在推理时自适应转向激活以诱导越狱

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-IT、Llama-3.1-8B-Instruct 等4个
    摘要KAS 用核梯度做局部自适应转向,并在线性核下恢复 DiM。

    Kernelized Activation Steering(KAS) 把推理时的激活转向写成核空间中的优化,使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2609.39788

    研究:多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从

    提出只训练或篡改多智能体潜在通信链路来提高有害遵从

    发表
    被测模型
    Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等7个
    摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全,奖励既能攻击也能修复。

    学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑:双智能体、三级顺序协作,以及双专家加汇总。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2608.07430

    研究者提出 SN-Guided Diffusion,利用扩散大模型安全神经元实现离线越狱

    提出 SN-Guided Diffusion,利用安全神经元实现离线越狱

    发表
    攻击者
    黑盒、白盒
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、LLaDA-8B-Instruct、Dream-Instruct-7B 等15个
    摘要论文揭示了扩散语言模型对自回归安全神经元的继承性,并提出纯离线黑盒越狱框架 SN-Guided Diffusion。

    论文系统评估了扩散大语言模型(DLLM)在安全对齐中的双重角色——既作为白盒攻击目标,又作为黑盒越狱生成的对抗工具。

    深度解读完整解读
  5. 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
  6. 攻击arXiv 2606.12716

    PaperGuard:针对多模态 AI 同行评审的攻击与防御基准

    提出 PaperGuard,用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令

    发表
    被测模型
    Claude-sonnet-4.5、GPT-4o、GPT-4.1 等11个
    摘要PaperGuard 测到提示注入与白盒视觉抬分,并比较分块检索防御。

    PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2605.08513

    Apple 研究者发现抑制单个神经元即可绕过 LLM 安全对齐

    提出单神经元激活干预,抑制拒答神经元或放大概念神经元以绕过安全对齐

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3-8B 等11个

    摘要作者称大模型安全由拒答门控与概念底座构成,干预单个神经元足以双向击穿对齐,且拒答神经元在预训练阶段已然存在。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2602.17837

    TFL:针对大语言模型的定向比特翻转攻击

    提出 TFL 定向比特翻转,使选定提示输出虚假答案且无关查询保持正确

    发表
    被测模型
    Qwen3-8B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B、LLaMA-3.1-8B-INSTRUCT
    摘要TFL 在三个 LLM 上搜索权重比特,使指定提示出现目标关键词,并约束无关任务下降。

    TFL 是对 LLM 主存权重的目标比特翻转框架:攻击者要让选定提示输出指定虚假答案关键词,同时限制无关查询上的降质。

    深度解读完整解读
  9. 攻击arXiv 2602.18514

    招聘中的特洛伊木马:标准模型与推理模型间接提示注入的红队测试案例研究

    用简历中的不可见指令做间接提示注入,操纵招聘推荐

    发表
    被测模型
    Qwen 3 30B A3B Instruct 2507、Qwen 3 30B A3B Thinking 2507

    摘要作者称推理在简单注入下会帮攻击圆谎,在不合逻辑的复杂注入下又会把欺骗漏出来。

    深度解读完整解读
  10. 攻击arXiv 2602.00364

    「有人把它藏起来了」:针对 LLM 检索的查询无关黑盒攻击

    提出查询无关黑盒攻击 DQ-A,用可迁移文末后缀降低文档检索排名

    发表
    被测模型
    Qwen-1.5-7B-Instruct、SFR-Embedding-Mistral、E5-Mistral-7B-Instruct 等10个
    摘要DQ-A 以无查询黑盒后缀压低 LLM 检索排名,并在 BRIGHT 上比较三种基线。

    DQ-A 是一种 query-agnostic、complete black-box 的文档隐藏攻击,对象是用最后隐层相似度匹配的 LLM 检索。

    深度解读完整解读
  11. 攻击arXiv 2601.21360

    合规悖论:自动化学术代码评估中的语义-指令解耦

    提出 AST-ASIP ,把对抗指令植入编译器忽略区域以劫持代码评分

    发表
    被测模型
    DeepSeek-V3.2、Qwen3-235B、GPT-OSS-120B 等9个
    摘要作者称 RLHF 的服从性使评分脱离代码。

    这篇工作把自动代码评分中的失败称为 Compliance Paradox:评分模型可以离开提交逻辑,转而执行嵌在可编译代码里的隐藏指令。

    深度解读完整解读
  12. 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

    发表
    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。

    深度解读完整解读
  13. 攻击arXiv 2509.22040

    研究:通过编码规则文件对Cursor与GitHub Copilot实施提示注入

    通过规则文件提示注入劫持编码编辑器并执行未授权终端命令

    发表
    被测模型
    Cursor、GitHub Copilot、Claude 4 Sonnet 等4个

    摘要论文提出了针对代码编辑器的提示注入评估框架 AIShellJack,实验显示攻击能诱导 AI 执行未授权终端命令。

    深度解读完整解读
已经到底了