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10月12日 · 周一

全部论文

找到 3篇
筛选3

攻击类型

投毒与后门3

攻击技术

梯度与表征优化4自动化搜索2对话结构操控1针对防御7潜伏触发15

系统形态

模型与 API3

攻击面/入口

用户输入80网页与界面8文档与消息14工具返回22工具与技能描述18代码仓库与依赖7检索语料7记忆写入4图像与音视频14训练数据3分发渠道13

层

训练与数据层3

系统组件

微调与开源权重3
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 240篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击技术：自动化搜索攻击技术：对话结构操控攻击面/入口：训练数据清除全部

另有240篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2610.12644

    癌变式后门攻击：借助不可见 token 与阶段控制器实现渐进激活

    提出 Cancerous 后门，用不可见阶段 token 分阶段腐蚀推理

    arXiv
    2610.12644
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3
    摘要隐藏 token 加阶段控制器使后门随触发累积腐蚀推理，作者认为只看答案会漏掉它。

    Cancerous Backdoor Attack 把 LLM 后门从一次激活改成随触发累积推进的多阶段推理腐蚀。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2610.01367

    研究：高质量数据筛选挡不住投毒

    提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本

    arXiv
    2610.01367
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Llama2-7B-Chat、Llama3-8B-Instruct、Qwen2-7B-Instruct 等5个
    摘要质量筛选挡不住部分高分样本的安全削弱。

    Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2609.27422

    RAMP：逆转对抗扰动以增强针对恶意软件检测器的干净标签后门攻击

    提出 RAMP，逆转对抗扰动加强恶意软件检测器的干净标签后门

    arXiv
    2609.27422
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    MalConv、MalConvGCG
    摘要RAMP 用反转扰动做 clean-label 投毒。

    RAMP 是 score-based black-box 下的 clean-label 后门增强，对象是会微调的 Windows PE 原始字节恶意软件检测器。

    深度解读完整解读
已经到底了